学术插图新神器！万字材料秒出SVG，西湖大学出品 | ICLR’26 你是否曾为论文截稿时的插图发愁？画框画到手抽筋，Nano banana生成的图颜值高但逻辑错乱，甚至带着“克苏鲁”风格的模糊字符；好不容易调好Prompt，却只能得到一张无法编辑的“死图”。现在，这些问题将被终结。 西湖大学团队推...

2025年10月，清华大学与快手可灵团队联合发布了一种名为SVG的无VAE潜在扩散模型。该模型通过语义+细节双分支和分布对齐技术，在训练效率上提升62倍，生成速度提高35倍，解决了传统VAE因语义纠缠导致的生成效率低、多任务适配性差等问题。SVG基于DINOv3构建语义特征，并引入轻量级残差编码器补充高频细节，实验显示其在ImageNet数据集上的生成质量（FID值1.92）接近顶级模型水平，同时具备图像分类、语义分割等多任务通用能力。团队由清华博士后郑文钊领衔，相关论文已发布于arXiv，代码开源在GitHub。