让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路

香港中文大学 MMLab 与上海人工智能实验室提出 TIDE——首个面向扩散 Transformer 的时序稀疏自编码器框架，被 AAAI 2026 接收。TIDE 通过引入时间维度建模，首次清晰揭示扩散模型从结构到纹理的渐进生成路径，在 SDXL、Flux 等主流架构上成功分离出可控语义因子，实现如增强纹理、调整姿态等精确编辑。关键指标显示 FID/sFID 变化小于 0.1%，生成质量几乎不受影响，同时提升语义绑定与安全性表现，标志着扩散模型迈向可解释性与实用化的关键突破。
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