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潜变量表示
分布 生成模型与扩散23D 视觉与重建1自动驾驶与遥感1
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TouchDream：通过想象触觉实现三维物体补全
TouchDream: 3D Object Completion through Imagined Touch
把触觉传感当作可生成的模态：以粗点云和采样接触位姿为条件，用扩散模型生成紧凑的触觉潜变量，再将其反投影到 3D 空间来优化几何，为点云补全提供了一条不依赖视觉线索、可复用的细节引导思路。
面向高效视频生成的双粒度记忆
Dual-Granularity Memory for Efficient Video Generation
针对循环式视频生成模型的分块处理导致时序不连续问题，提出上下文记忆（sink 列+边界缓冲）与潜变量记忆（跨段检索历史 latent）两种机制，可直接迁移到任何 chunked 自回归/循环视频生成器以提升长程一致性，且无需相机标注或帧重建。
DriveLaW：在潜空间驾驶世界中统一规划与视频生成
DriveLaW: Unifying Planning and Video Generation in a Latent Driving World
把视频生成器的潜变量直接接入扩散规划器，让未来预测与轨迹规划共享同一表征，为自动驾驶端到端规划提供了一种「生成即规划」的可复用范式；其潜变量注入与三阶段渐进训练策略也可迁移到其他需要预测-决策耦合的视觉任务。
CADC：内容自适应的基于扩散的生成式图像压缩
CADC: Content Adaptive Diffusion-Based Generative Image Compression
把扩散先验用于极低码率图像压缩时，可用空间不确定性图驱动量化步长、并用轻量辅助解码器约束主潜变量通道的信息保留，这套「内容自适应量化+信息集中」思路可迁移到任何需要潜变量压缩的生成式编码流程。