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布局控制（Layout-to-Image,L2I）是由不列颠哥伦比亚大学的研究团队于 2018 年 11 月提出的，相关研究成果发表于论文「Image Generation from Layout」，入选 CVPR 2019 。
Layout-to-Image 是一种基于布局的图像生成新方法，通过给定粗略的空间布局（边界框+物体类别），模型可以生成一组具有正确物体且位于理想位置的逼真图像。 L2I 将每个物体的表示分解为确定性的类别信息与不确定性的外观信息。其中，类别通过词嵌入编码，外观则被映射为一个从正态分布采样的低维隐向量。随后物体的表示由一个卷积 LSTM 集成，汇聚成对整个布局的统一编码，最终解码为完整图像。
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布局控制（Layout-to-Image,L2I）是由不列颠哥伦比亚大学的研究团队于 2018 年 11 月提出的，相关研究成果发表于论文「Image Generation from Layout」，入选 CVPR 2019 。
Layout-to-Image 是一种基于布局的图像生成新方法，通过给定粗略的空间布局（边界框+物体类别），模型可以生成一组具有正确物体且位于理想位置的逼真图像。 L2I 将每个物体的表示分解为确定性的类别信息与不确定性的外观信息。其中，类别通过词嵌入编码，外观则被映射为一个从正态分布采样的低维隐向量。随后物体的表示由一个卷积 LSTM 集成，汇聚成对整个布局的统一编码，最终解码为完整图像。
InstanceAssemble 在多模态条件下推动了高质量且可控的图像生成。
DexFlyWheel 是一个用于灵巧操作的、可扩展且自我改进的数据生成范式。
首个成功将分布匹配蒸馏应用于基于 MDM 的文本生成，并在少步语言序列生成方面创下纪录的框架。
SDAR 确立了一种新的实用语言建模范式，统一了自回归和扩散的互补优势。
CapRL 能有效训练模型生成更通用和准确的图像描述。
RAE 凭借明显优势有望成为扩散 Transformer 训练的新默认选择。
C2C 通过转换和融合模型间的键值（KV）缓存，实现直接的语义交流。
HiPO 用于自适应 LLM 推理，主要包括混合数据构建和混合强化学习。
CudaForge 是一个简单有效且低成本的用于 CUDA 内核生成和优化的多智能体工作流程。
InstanceAssemble 在多模态条件下推动了高质量且可控的图像生成。
DexFlyWheel 是一个用于灵巧操作的、可扩展且自我改进的数据生成范式。
首个成功将分布匹配蒸馏应用于基于 MDM 的文本生成，并在少步语言序列生成方面创下纪录的框架。
SDAR 确立了一种新的实用语言建模范式，统一了自回归和扩散的互补优势。
CapRL 能有效训练模型生成更通用和准确的图像描述。
RAE 凭借明显优势有望成为扩散 Transformer 训练的新默认选择。
C2C 通过转换和融合模型间的键值（KV）缓存，实现直接的语义交流。
HiPO 用于自适应 LLM 推理，主要包括混合数据构建和混合强化学习。
CudaForge 是一个简单有效且低成本的用于 CUDA 内核生成和优化的多智能体工作流程。
