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一致性模型
ZeroIDIR：基于扰动一致性扩散模型的零参考光照退化图像复原
ZeroIDIR: Zero-Reference Illumination Degradation Image Restoration with Perturbed Consistency Diffusion Models
提出零参考扩散框架，将复原解耦为自适应光照校正与扩散重建，并引入扰动一致性损失，为无监督低光照增强与去噪提供可复用方案。
PnP-CM：一致性模型作为逆问题的即插即用先验
PnP-CM: Consistency Models as Plug-and-Play Priors for Inverse Problems
将一致性模型视为先验的近端算子，嵌入ADMM即插即用框架，为视觉逆问题（如MRI重建、超分、去模糊）提供无需任务特定训练、仅需2-4步NFE的通用求解器。
LacTokGen：用 256 个词元生成 1024 像素图像的潜一致性分词器
LacTokGen: Latent Consistency Tokenizer for 1024-pixel Image Generation by 256 Tokens
LacTok 将离散视觉词元与预训练潜扩散模型的紧凑潜空间桥接，用 256 个词元表示 1024×1024 图像，为高分辨率自回归图像生成提供了一种高效的分词方案；其潜一致性解码器将多步采样压缩至 1-2 步，可直接用于像素级监督，这一思路可迁移到其他需要高效解码的生成任务中。
ExpoCM：曝光感知的单步生成式单图 HDR 重建
ExpoCM: Exposure-Aware One-Step Generative Single-Image HDR Reconstruction
把单图 HDR 重建重构成概率流 ODE 并用曝光分区构造区域条件一致性轨迹，实现免蒸馏单步推理；这套「软曝光掩码 + 区域条件轨迹」思路可直接迁移到去噪、低光照增强、去模糊等退化随空间位置变化的复原任务，同时其 CIE Lab 空间的亮度-色度加权损失可缓解生成式复原常见的亮度偏置与色偏。