PaTh：扩散模型的递归潜空间推理
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PaTh：扩散模型的递归潜空间推理
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AI 综述
arXiv 平台一篇 cs.LG 论文提出 Painter-Thinker（PaTh），用一个小型递归网络（Thinker）在扩散模型的每个去噪步内细化潜状态，无需符号目标、求解器或验证器，仅用重建损失训练。 其做法是让 Thinker 在一组学习到的 token 网格上推理，这些 token 编码噪声图像与条件信息，再通过 ControlNet 适配器引导被冻结的扩散模型（Painter）。论文称该方法可提升扩散模型的视觉推理能力，但这一效果来自论文自述，报道中未见独立验证。
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最新进展10月8日 12:00
PaTh 论文提出递归潜空间推理方法提升扩散模型视觉推理能力报道时间线
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10月8日
- arXiv：cs.LGPaTh 论文提出递归潜空间推理方法提升扩散模型视觉推理能力
论文提出 Painter-Thinker（PaTh），用小型递归网络（Thinker）在每个去噪步内细化潜状态，并通过 ControlNet 适配器引导冻结的扩散模型（Painter），仅用重建损失训练，无需符号目标、求解器或验证器。
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