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像素空间扩散
分布 生成模型与扩散2底层视觉与图像复原1
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PixelDiT：用于图像生成的像素扩散 Transformer
PixelDiT: Pixel Diffusion Transformers for Image Generation
去掉预训练自编码器、直接在像素空间做扩散，并用 patch 级 + pixel 级双层级 DiT 兼顾全局语义与纹理细节，为做图像生成的人提供了一条避免有损重建与误差累积的单阶段端到端路线，可直接迁移到高分辨率文生图训练。
DiP：在像素空间中驯服扩散模型
DiP: Taming Diffusion Models in Pixel Space
把高分辨率像素空间扩散拆成「大图像块上的全局结构 + 轻量细节检测头恢复局部细节」两阶段，可在不依赖 VAE 的前提下把像素空间扩散的推理成本压到 LDM 水平，做高分辨率图像生成或想摆脱 VAE 信息损失时可直接复用这一解耦范式。
CoD：面向图像压缩的扩散基础模型
CoD: A Diffusion Foundation Model for Image Compression
CoD 提供了一个从零训练、面向压缩的扩散基础模型，可替代 Stable Diffusion 作为下游扩散编解码器的骨干，尤其在超低码率下提升压缩效率；其像素空间扩散实现 VTM 级 PSNR 与高感知质量的发现，为图像压缩与生成联合优化提供了新思路。