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Suno 发布首个与唱片业合作训练的 AI 音乐模型 v6
Suno 推出 v6 音乐模型，首次使用华纳音乐、BMG、Believe 授权数据及用户数据训练，并分为 v6、v6-wild、v6-mini 三个版本。新模型在流派理解与局部编辑上大幅提升，但仍无法还原真人音乐的自然瑕疵。
The Verge AI53 天前
#生成模型
共 69 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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arXiv 发布 StormGen 生成风暴生命周期补足降雨极值
论文提出生成式模型 StormGen，可将观测风暴最初数小时的降雨转化为完整、物理合理的逐小时降雨生命周期。在德州东南部十年降雨数据上，它对最严重 2% 风暴的 45% 生成接近对应样本，并仅凭一小时初始降雨重建出飓风哈维的生命周期与极端流域总量。
arXiv cs.LG2 小时前
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BoSS：18 万仿星器快离子模拟大规模基准数据集
研究团队发布仿星器模拟基准数据集 BoSS，包含 18 万个磁流体平衡态的导心模拟结果与轨迹，是首个大规模导心模拟数据集。论文设定生成建模与代理建模两类任务，展示机器学习加速仿星器设计的潜力，并指出长程轨迹预测与分布外生成是关键方向。
arXiv cs.LG3 天前
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TEM-XL：Transformer 能量模型实现 ImageNet 256 生成 FID 3.82
论文提出 Transformer 能量模型 TEM，在潜空间中构建可扩展的 transformer 能量函数，并多层能量求和以融合局部纹理与全局语义约束。配合正表示对齐 PRA 与改进采样策略，TEM-XL 在无分类器引导下于类条件 ImageNet 256×256 取得 FID-50K 3.82…
arXiv cs.LG7 天前
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Normalizing Flow Maps 兼顾少步生成与精确似然
论文提出 Normalizing Flow Maps（NFM），一类可精确求逆的推前映射，统一了归一化流与流映射，并给出点匹配与分布匹配两条一致性训练目标。在 CIFAR-10、ImageNet-64 条件生成上达到参数匹配归一化流的最优样本质量，并支持基于似然的 RLHF。
arXiv cs.LG14 天前
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NPO：少步生成模型的噪声空间奖励对齐
论文提出噪声策略优化（NPO），针对少步生成模型的对齐问题，在生成器初始噪声空间上学习摊销流策略，将高斯噪声传输至奖励倾斜的噪声分布。在图像、语言和蛋白质结构生成上，NPO以低16至549倍的推理成本匹配测试时搜索方法，取得更优的奖励-质量权衡。
arXiv cs.LG17 天前
★ 3
MontageFlow：物理有效的高保真 EEG 生成模型
论文指出当前 EEG 生成模型普遍违反各通道间的线性恒等关系（每通道为两电极电压差），这一缺陷此前未被察觉。作者提出 MontageFlow，一种流匹配模型，通过将输出限制在满足这些恒等关系的信号空间内来保证物理有效性，并以生理状态向量为条件避免过度平滑。在 3 个大规模基准上，TS-FID 较最…
arXiv cs.AI19 天前
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arXiv 论文：为扩散模型引入校正训练步骤
针对扩散模型迭代采样中的误差累积与曝光偏差，论文提出一个校正器（corrector），以基础模型预测为输入、对同一真值目标训练，在每步去噪中迭代精修干净样本预测。方法在 DiT、SiT、JiT 上显著改善无引导与无条件生成的 FID，性能可与 CFG 竞争，并可通过蒸馏回基础模型摊薄推理开销。
arXiv cs.AI19 天前
★ 3
BeatFlow-ECG：可穿戴信号重建心电图
arXiv 论文提出 BeatFlow-ECG，一种条件整流流模型，从同步的 PPG 与惯性测量数据重建单通道 ECG。在 PPG-DaLiA 与 WESAD 数据集上，其波形与心跳时序指标均优于确定性、对抗及扩散基线，皮尔逊相关系数达 0.983 与 0.986。
arXiv cs.LG25 天前
★ 3
论文：生成模型记忆审计缺零分布致误判
论文指出当前生成模型记忆审计普遍直接比对相似度阈值而缺乏零分布，导致结论可能出错。作者提出两种零假设：整体模型层面用置换检验，单图层面用匹配对照校准。在MemBench上以5%错误发现率认证61张图中的36张，并推荐交集欧拉特征谱的小尺度质量作为统计量。
arXiv cs.LG31 天前
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新方法Mean Velocity Matching改进扩散模型随机生成动态
论文提出均值速度匹配（MVM），通过构造高斯扰动过程，使恢复导向速度的条件期望直接构成反向SDE漂移，从而用单一学习场参数化随机反向过程，无需额外估计分数函数。该方法引入√t缩放参数化解决t=0附近无界问题，在ImageNet 32×32和256×256上取得有竞争力的FID，并统一了随机与确定性…
arXiv cs.LG40 天前
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新方法probe guidance提升扩散语言模型生成性能
研究者提出探针引导（probe guidance）方法，利用冻结的扩散模型内部状态构建引导信号，原理类似 autoguidance，但推理时无需额外前向传播。该方法在连续扩散语言模型的无条件生成任务上刷新了最优性能，为流匹配模型的引导提供了更可靠的路径。
Apple Machine Learning Research40 天前
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新方法实现近乎即时的潜空间贝叶斯优化
在生成模型驱动的从头发现流程中，虚拟筛选成本较低，而贝叶斯优化的顺序决策开销成为瓶颈。论文利用球面域上线性模型与高维潜变量集中的特性，推导出近似闭式的代理建模与采集函数解。方法相比当前最优基线至少加速 100 倍，在分子与图像生成基准上性能持平或更优，使 BO 可即插即用于此前过慢的流程。
arXiv cs.LG45 天前
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新方法probe guidance刷新扩散语言模型引导性能
论文提出 probe guidance，利用现有扩散模型冻结的内部状态构建引导信号，原理类似 autoguidance 但无需推理时额外前向传播。在连续扩散语言模型上，该方法在无条件生成上刷新最优性能，并持续提升 1.7B 扩散语言模型的多选题基准表现。研究还揭示传统 autoguidance 中…
arXiv cs.LG45 天前
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新方法 DSAS：动态缩放激活引导控制生成模型
激活引导已成为引导生成模型行为（如减轻毒性）的强大方法，但现有方法对所有输入统一施加干预，在不需要引导时会降低模型性能。论文提出动态缩放激活引导（DSAS），一种与方法无关的引导框架，将何时引导与如何引导解耦，自适应调节现有引导变换在各层和输入上的强度，仅在检测到不良行为时强力干预。
Apple Machine Learning Research45 天前
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新方法在学得数据流形上实现连续时间生成
该论文提出将时间相关数据的生成建模从离散时间网格转为学习数据流形上的连续时间演化。方法利用预训练分数模型作为几何先验，学习沿分数诱导插值路径演化的向量场，从而支持任意时间戳生成与时间超分辨率。研究在自然视频、PDE时空场和分子动力学等任务上验证了有效性。
arXiv cs.LG46 天前
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新方法用推测草稿树加速扩散模型采样
论文将扩散模型中的投机采样与相对熵编码（REC）联系起来，指出前瞻草稿不必是线性链，从而提出草稿树结构以丰富每轮候选。采用贪心拒绝采样作为草稿-目标耦合，在保证精确目标样本的同时提升接受率，实际场景下比反射耦合基线最高加速8.3%。
arXiv cs.LG46 天前
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AI抗体设计现状
Science博客综述了AI在抗体设计领域的最新进展，涵盖生成式模型在序列与结构设计中的应用及实验验证成果。文章同时指出当前方法在可开发性与临床转化上的局限，为AI制药方向提供阶段性评估。
Hacker News – AI51 天前
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SimpleDesign：蛋白质序列与结构联合设计模型
蛋白质功能由氨基酸序列与三维结构的复杂交互决定。SimpleDesign 提出联合模型，避免现有多阶段训练中先训自编码器再训生成模型的流程，实现序列与结构的协同设计。
Apple Machine Learning Research52 天前
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GameWAM：视频游戏世界动作模型
GameWAM 是首个用于原生闭环游戏和GUI控制的世界动作模型，联合生成未来视觉和键盘鼠标轨迹。实验显示其任务成功率与现有智能体相当，但执行动作更少，并揭示了生成控制中的源敏感性失败模式。
arXiv cs.AI66 天前
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arXiv 提出生成式 SDE：联合训练扩散场与密度损失
论文提出一种散度核方法，可同时优化神经 SDE 的漂移场、扩散场与初始高斯分布，损失直接依赖终端密度。在 2 维与 8 维高斯混合实验中，学得的时间无关场显著减少偏离模态的样本，优于同等参数量的分数生成模型。
arXiv cs.LG2 小时前
★ 2
PoSE：用流匹配学习先验的配电网贝叶斯状态估计
论文提出 PoSE 方法，仅用流匹配训练的神经网络学习变电站注入分布，潮流方程与拓扑只在采样阶段通过卡尔曼式修正引入。在 IEEE 33 节点馈线上 CRPS 降低 6.7-7.5%，90% 区间覆盖率接近精确后验。240 节点不平衡三相馈线上各项误差最低，快速版本单快照耗时 0.2-0.6 秒。
arXiv cs.LG2 小时前
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EVA-Flow：统一环境感知分子构象生成框架发布
论文提出 EVA-Flow，一个统一的环境感知分子构象生成框架，学习共享化学结构并通过环境条件生成建模进行适配。在真空、蛋白-配体对接、溶剂化与晶体堆积四类场景中，预训练加跨环境微调在三个数据稀缺场景收益最大。分析显示同一分子可在不同环境下生成不同构象，对药物发现与材料设计有潜在价值。
arXiv cs.LG5 天前
★ 2
论文提出流匹配在流形上的相容似然目标
论文在 1D 平坦环面上发现 Riemannian 流匹配扩展可能被推向远离数据的速度场全局优化，并将此归因于「相容性」缺失。作者给出相容性一般条件，并提出基于端点指数族、仅支持可行速度的新目标，在球面地理基准与人体姿态数据上优于既有方法。
arXiv cs.LG7 天前
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RiboBridge 框架发布：蛋白质条件 RNA 结合体从头设计
研究者提出 RiboBridge，一种结构优先的框架，将 RNA 构象生成与蛋白质-RNA 组装分离。该方法先在蛋白表面提出候选结合界面，在预训练 RNA 结构潜空间生成构象，再预测相互作用约束完成刚性放置。在 124 个蛋白-RNA 复合物基准上，其 fNAT 与 DockQ 最高、界面与配体 …
arXiv cs.LG10 天前
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DyProd-FM 实现分布漂移下极小极大最优预测流匹配
论文研究分布漂移下流匹配的预测问题，提出 DyProd-FM，在二元历史前缀上重拟合流匹配并用 sleeping Prod 主算法选择。在未知漂移预算下取得速度风险变化与目标分布变化两方面的动态遗憾上界，匹配下界表明其在 T 与预算上均达最优。
arXiv cs.LG11 天前
★ 2
动态神经最优传输框架实现目标子集对齐
论文研究源分布与目标分布中仅部分子集相关时的最优传输问题，提出用两个神经网络参数化时间相关势函数与插值路径的动态神经最优传输框架，可在目标支撑集内学习终端分布。方法在正-未标注学习、非配对域翻译与轨迹推断任务上验证有效。
arXiv cs.LG13 天前
★ 2
SELECTBENCH 基准评估生成式药物设计选择性
论文指出结构基药物设计（SBDD）生成模型多只优化单靶点结合而忽视选择性，易带来副作用。作者推出 SELECTBENCH 基准，含三类真实场景评估任务与选择性量化指标，系统评测 9 个代表性 SBDD 模型，发现即便专为选择性训练的模型区分脱靶能力也有限，推理时引导收益不大。
arXiv cs.LG13 天前
★ 2
AFGG：用采集函数引导生成做离散空间贝叶斯优化
论文针对离散空间贝叶斯优化缺少梯度、有效解稀疏的问题，提出采集函数引导生成（AFGG）：在数据空间定义代理模型以纳入领域先验，并从被采集函数倾斜的生成分布中采样候选，通过扩散桥获得平滑的后验平均采集函数。在分子基准上，流模型变体多数情况超越现有最优方法。
arXiv cs.LG14 天前
★ 2
运动学插值 KI：利用速度观测推断平滑动力学
论文提出运动学插值（KI）框架，将随机插值方法扩展到相空间多快照场景，同时利用位置与速度观测来消解动力学推断的歧义，无需仿真或额外近似。在单细胞 RNA、涡旋动力学、鸟群等多个科学数据集上，KI 的重建效果优于现有基线且训练时间大幅缩短。
arXiv cs.LG14 天前