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潜变量建模
分布 生成模型与扩散13D 视觉与重建1
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学习直线流：面向高效生成的变分流匹配
Learning Straight Flows: Variational Flow Matching for Efficient Generation
把变分潜变量作为「生成全局概览」注入流匹配，显式约束轨迹笔直，为视觉生成模型提供可复用的一步采样训练范式，可直接替换扩散/流匹配的采样器设计。
LATTICE：让大规模高保真 3D 生成走向普及
LATTICE: Democratize High-Fidelity 3D Generation at Scale
VoxSet 把 3D 资产压缩成锚定在粗体素网格上的潜变量集合，使位置嵌入能直接引导生成并支持 token 级测试时扩展；这套半结构化表示可直接迁移到任何需要从稀疏结构生成细节几何的 3D 生成管线。