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渐进式生成
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SignPR：一种用于手语生成的渐进式矢量量化扩散框架
SignPR: A Progressive Vector-Quantized Diffusion Framework for Sign Language Production
把 VQVAE 的离散语义表征与分块因果扩散结合，先出语义一致的整体姿态再逐步细化运动细节，这套「离散 token + 渐进细化 + 因果分块」的生成范式可迁移到人体动作生成、手势驱动和长序列姿态合成等视觉任务。
分块推进：面向自回归图像生成的测试时扩展
Progress by Pieces: Test-Time Scaling for Autoregressive Image Generation
把 LLM 的 test-time scaling 思路迁移到视觉自回归模型：用网格分区的渐进式生成 + 早期剪枝 + 锚点固定，替代 Best-of-N 的全长浪费计算，可直接用于提升任意栅格扫描式 AR 图像生成器的采样质量与成本比。
NAMI：通过桥接渐进式整流流 Transformer 实现高效图像生成
NAMI: Efficient Image Generation via Bridged Progressive Rectified Flow Transformers
NAMI 通过按分辨率分段使用不同层数的 DiT 并用 BridgeFlow 模块对齐各阶段流，在 1024×1024 生成上减少 64% 推理时间，为视觉生成模型提供了一种可复用的高效多分辨率训练与推理范式。