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自纠正生成
分布 视频理解与时序1图像编辑与可控生成1
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面向电影预告片生成的自步自纠正掩码预测
Self-Paced and Self-Corrective Masked Prediction for Movie Trailer Generation
把「掩码预测 + 自步掩码比例 + 逐步高置信填充再重掩码」的自纠正解码思路引入视频镜头序列生成，可迁移到视频摘要、镜头排序、故事线重组等时序编辑任务，替代易误差传播的「先选后排序」两阶段范式。
基于可解释潜变量奖励的自纠正图像生成
Self-Corrected Image Generation with Explainable Latent Rewards
把不可微的图像级评价（MLLM 打分）通过可微映射转成潜变量空间的连续奖励梯度，再用轻量 corrector 在采样过程中修正潜变量——这套「潜变量奖励 + 自纠正」机制可直接迁移到任何 diffusion/flow 采样器的对齐微调或测试时优化中。