arXiv · cs.AI· Paweł Skierś·· 20 天前精选AI 评分52
PaTh 论文提出在扩散模型中引入递归潜空间推理，无需符号监督
Think Before You Paint: Recursive Latent Reasoning for Diffusion Models
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Paweł Skierś
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.09876v1
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AI 导读
Paweł Skierś 在 arXiv 论文中提出 Painter-Thinker（PaTh）：一个小型递归网络在每个去噪步骤内细化潜状态，经 ControlNet 适配器引导冻结的扩散模型，仅用重建损失训练，无需符号目标、求解器或验证器。PaTh 解决 92.5% 的困难 MNIST Sudoku（此前最优 75%）和 71.2% 的极难样本（此前最优 4.1%），参数量 10M 对比标准扩散模型的 82M，在迷宫、Queens 和 CLEVR 场景上也有提升。
推荐理由
论文把递归推理引入扩散模型且无需符号监督，并给出与既有最优方法的解题率对比，方法细节可直接参考。
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