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指令编辑
语义上下文很重要：改进自回归模型的条件控制
Semantic Context Matters: Improving Conditioning for Autoregressive Models
把语义条件从解码阶段的稀疏视觉 token 注入提前到输入阶段的压缩语义预填充，并配合语义对齐引导，可作为即插即用模块迁移到 next-token 与 next-scale 两类自回归生成/编辑框架中。
说茄子！通过自然语言编辑生成细节保持的人像集合
Say Cheese! Detail-Preserving Portrait Collection Generation via Natural Language Edits
提出基于自然语言指令的人像集合生成任务，并设计自适应特征融合与 ConsistencyNet 来在复杂编辑下保持身份与细节一致性，为可控人像编辑提供了可复用的数据构建流程与一致性保持模块。
Meta-CoT：提升图像编辑的粒度与泛化能力
Meta-CoT: Enhancing Granularity and Generalization in Image Editing
Meta-CoT 将任意图像编辑操作分解为（任务、目标、所需理解能力）三元组，并进一步拆解为五个元任务，配合思维链一致性奖励，使模型在少量元任务训练后即可泛化到未见编辑任务；该分解思路可直接用于构建更细粒度的编辑指令数据与训练策略。
EasyV2V：一个高质量的基于指令的视频编辑框架
EasyV2V: A High-quality Instruction-based Video Editing Framework
论文表明预训练文生视频模型本身具备编辑能力，仅需简单的序列拼接条件与轻量低秩适配微调即可训练强编辑模型，并统一掩码机制实现时空控制，为视频编辑提供可复用的简洁设计范式。
CogniEdit：面向细粒度图像编辑的稠密梯度流优化
CogniEdit: Dense Gradient Flow Optimization for Fine-Grained Image Editing
把 GRPO 的稀疏步级奖励改为跨连续去噪步传播梯度的稠密奖励，为扩散编辑提供轨迹级监督；该思路可直接迁移到任何需要细粒度指令遵循的扩散采样优化中。