Buchumschlag

Revisiting Diffusion Models: From Generative Pre-training to One-Step Generation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zheng, Bowen, Yang, Tianming
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Diffusion Models Are Innate One-Step Generators
von: Zheng, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DLM-One: Diffusion Language Models for One-Step Sequence Generation
von: Chen, Tianqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MUON+: Towards More Effective Muon via One Additional Normalization Step for LLM Pre-training
von: Zhang, Ruijie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learn or Recall? Revisiting Incremental Learning with Pre-trained Language Models
von: Zheng, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Coupling Models for One-Step Discrete Generation
von: Peng, Fred Zhangzhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Leave-One-Out Analysis for Nonconvex Robust Matrix Completion with General Thresholding Functions
von: Wang, Tianming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion Adversarial Post-Training for One-Step Video Generation
von: Lin, Shanchuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative Pre-training for Speech with Flow Matching
von: Liu, Alexander H., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Score identity Distillation: Exponentially Fast Distillation of Pretrained Diffusion Models for One-Step Generation
von: Zhou, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Diffusion to One-Step Generation: A Comparative Study of Flow-Based Models with Application to Image Inpainting
von: Agarwal, Umang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prompt Tuning with Diffusion for Few-Shot Pre-trained Policy Generalization
von: Hu, Shengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Scalable One-Step Generative Modeling for Autoregressive Dynamical System Forecasting
von: Yang, Tianyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Blessing of Pre-training in Weak-to-Strong Generalization
von: Yao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transfer Learning with Pre-trained Conditional Generative Models
von: Yamaguchi, Shin'ya, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Diffusion Domain Expansion: Learning to Coordinate Pre-trained Diffusion Models
von: Lifar, Egor, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ODE-free Neural Flow Matching for One-Step Generative Modeling
von: Shou, Xiao
Veröffentlicht: (2026)

Revisit Large-Scale Image-Caption Data in Pre-training Multimodal Foundation Models
von: Lai, Zhengfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models
von: Liu, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Generative Pre-trained Transformer
von: Chen, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

WirelessGPT: A Generative Pre-trained Multi-task Learning Framework for Wireless Communication
von: Yang, Tingting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Riemannian MeanFlow for One-Step Generation on Manifolds
von: Zhong, Zichen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Denoising Score Distillation: From Noisy Diffusion Pretraining to One-Step High-Quality Generation
von: Chen, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modular MeanFlow: Towards Stable and Scalable One-Step Generative Modeling
von: You, Haochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PLUM: Adapting Pre-trained Language Models for Industrial-scale Generative Recommendations
von: He, Ruining, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structure-Based Drug Design via 3D Molecular Generative Pre-training and Sampling
von: Yang, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Pre-trained Language Models for Vulnerability Detection
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Drifting Preference Optimization for One-Step Generative Models
von: Jiang, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Slot-Guided Adaptation of Pre-trained Diffusion Models for Object-Centric Learning and Compositional Generation
von: Akan, Adil Kaan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Metis: A Foundation Speech Generation Model with Masked Generative Pre-training
von: Wang, Yuancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One Step Diffusion via Shortcut Models
von: Frans, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards a General Framework for Continual Learning with Pre-training
von: Wang, Liyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Caption, Create, Continue: Continual Learning with Pre-trained Generative Vision-Language Models
von: Solomon, Indu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Characteristic Learning for Provable One Step Generation
von: Ding, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SoFlow: Solution Flow Models for One-Step Generative Modeling
von: Luo, Tianze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GPD-1: Generative Pre-training for Driving
von: Xie, Zixun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Preconditioned One-Step Generative Modeling for Bayesian Inverse Problems in Function Spaces
von: Cheng, Zilan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for Time Series Forecasting
von: Cao, Defu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Pre-training Feature Guided Diffusion Model for Speech Enhancement
von: Yang, Yiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Empirical Study of Pre-trained Model Selection for Out-of-Distribution Generalization and Calibration
von: Naganuma, Hiroki, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RelPrism: A Multi-Faceted Pre-training Framework with Self-Generated Tasks for Relational Databases
von: Yang, Jinyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)