论文概要
研究领域: CV 作者: Yuqing Wang, Chuofan Ma, Zhijie Lin 发布时间: 2026-03-19 arXiv: 2503.16927
中文摘要
本文提出Cubic Discrete Diffusion（CubiD），首个面向高维表示的离散生成模型。CubiD在高维离散表示中执行细粒度的掩码操作，在ImageNet-256上达到最先进的离散生成性能，从9亿到37亿参数均表现出良好的扩展行为，证明同一离散token可有效服务于理解和生成任务。
原文摘要
We present Cubic Discrete Diffusion (CubiD), the first discrete generation model for high-dimensional representations. CubiD performs fine-grained masking throughout the high-dimensional discrete representation. On ImageNet-256, CubiD achieves state-of-the-art discrete generation with strong scaling behavior from 900M to 3.7B parameters.
--- *自动采集于 2026-03-22*
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