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在图像到图像翻译（Image-to-Image Translation, I2I）这个任务上，扩散模型过去几年几乎形成了一套默认逻辑：先把输入图像和噪声混合，再一步步去噪，把目标图像 “还原” 出来。
近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。
2K 图像 210ms 解码，4K 细节直接生成，传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。
近期，专为Diffusion模型设计的插件框架——Diffusion Templates正式开源发布。这个框架能大幅降低可控生成技术的训练和使用难度，让开发者能够通过丰富的Templates来精准控制模型的生成结果。
近日，由香港科技大学 MMLab 及合作团队完成的研究工作「UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors」被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2026 正式接收。
这两年，扩散语言模型（Diffusion LLM）一直是个很有讨论度的方向。
在机器人领域，扩散策略（Diffusion Policy）已经成为了标准模仿学习策略和 VLA 动作生成范式，但其「从随机噪声中迭代解噪」的机制带来了不容忽视的推理延迟。如果机器人不再从随机高斯噪声开始「盲猜」，是否可以基于「刚刚做了什么」来预测「下一步做什么」呢？
近期，复旦大学 NLP 实验室（FDU NLP）、北京大学知识计算实验室（KCL）联合美团 LongCat Team 提出了一种 Block Diffusion 推理模型 Test-Time Scaling 新框架 TDAR，通过引入 “粗思考，细求证” (Think Coarse Critic Fine, TCCF) 范式与有界自适应置信度解码
扩散语言模型（Diffusion Language Models, DLLMs）因其多种潜在的特性而备受关注，如能加速的非自回归并行生成特性，能直接起草编辑的特性，能数据增强的特性。然而，其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归（AR）模型。
扩散语言模型（Diffusion LLMs, dLLMs）因支持「任意顺序生成」和并行解码而备受瞩目。直觉上，打破传统自回归（AR）「从左到右」的束缚，理应赋予模型更广阔的解空间，从而在数学、代码等复杂任务上解锁更强的推理潜力。