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扩散强制
01 02
FloodDiffusion：面向流式动作生成的定制化扩散强制
FloodDiffusion: Tailored Diffusion Forcing for Streaming Motion Generation
论文揭示的扩散强制改造要点（双向注意力、下三角时间调度器、连续时变条件注入）可直接迁移到视频等流式时序生成任务，为实时、变条件驱动的序列生成提供可复用的训练范式。
Avatar Forcing：面向自然对话的实时交互式头部虚拟人生成
Avatar Forcing: Real-Time Interactive Head Avatar Generation for Natural Conversation
扩散强制（diffusion forcing）框架将自回归生成与扩散模型结合，实现因果约束下的实时多模态条件生成；直接偏好优化（DPO）利用合成负样本进行无标签的偏好学习，可迁移到其他需要实时交互的生成任务。