Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，用统一控制视角简化 AI 图像生成引导
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，将扩散模型的整个去噪过程重构为一个平滑的连续控制问题，统一了推理时引导与基于 LoRA、奖励加权回归、policy gradients 等微调方法长期割裂的局面。
#图像生成
Google ResearchAI 评分1212
Berkeley AI ResearchAI 评分2929 用信息驱动方法评估与优化成像系统
Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出一种基于互信息的成像系统评估框架，直接从含噪测量中估计信息量，无需任务特定解码器设计。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域均能预测解码器性能；实验显示其优化出的设计在内存与算力更少的前提下，与端到端 SOTA 方法效果相当。