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提到此概念的论文 / 教程
PhysEditWorld：把「重力」从隐式相关性拽成可编辑的设计变量
清华深圳 + 北航 + 港科大等。一个数据集论文：现有 game world model 把物理当成数据分布里的隐式规律学，能模仿「世界通常怎么演化」，但答不出游戏作者真正关心的问题——「同一个场景，如果改一条物理规则，应该怎么演化？」。PhysEditWorld 用 UE5 的 replay-and-rendering 管线，固定场景 / 初始态 / 动作序列 / 角色控制器 / 相机策略，只改重力配置重放同一段交互，得到 matched counterfactual replay group：12 个电影级 UE5 场景、100+ 小时交互、60M+ 渲染帧、8 路同步相机、RGB/深度/法线/音频/动作/相机/引擎态/重力标签。配套验证：在 Wan2.2-5B / LingBot-World 上 LoRA 微调后重力对齐从 33% → 100%、$R^2$ 0.066 → 0.570；Qwen3-VL 重力分类 24.7% → 95.3%。代码（UE5 插件）尚未释出，仓库目前只有数据契约 + 配置 + CLI 文档。
扩散超分全景：从多步先验到一步前向，再到视频流式
8 节螺旋系统讲透扩散超分（Diffusion Super-Resolution）的演化主线：把"多步随机采样的强生成先验"逐步压成"一步确定性前向"，再从图像扩展到视频的时序一致性与流式实时。地基是 SR3/StableSR 的"冻结 SD 当先验、只学条件"（§1–§2）；其上是三条一步化路线——分数蒸馏（OSEDiff/VSD，§3）、中间时刻注入+GAN 一步（OMGSR/OP4KSR，§4）；再转入视频：SeedVR 的 shifted-window 时空 DiT（§5）、视频一步化与时序一致（DLoRAL 双 LoRA / DOVE / DUO-VSR，§6）、流式/长视频/实时（FlashVSR 稀疏注意力 / InfVSR 因果 KV-cache / Stream-DiffVSR，§7），最后收敛到统一视角与选型白地（§8）。代码均 verbatim 引自 StableSR、OSEDiff、OMGSR、SeedVR、DLoRAL、FlashVSR 真实仓库（行号经 sed 核对）。
OMGSR：一步超分的关键不是蒸馏，是把低清图喂到「中间时刻」——SNR 算出最佳注入点 + GAN 训练
OMGSR 把一步真实世界超分（Real-ISR）的成败归结为一个「潜空间鸿沟」：以往方法把低清图 latent 注入到扩散调度器的 t=999（纯噪声）或 t=1（干净图），但低清图 latent 既不是噪声也不是干净图——它最接近预训练扩散在某个**中间时刻 t\*** 的带噪 latent。 作者用信噪比 (SNR) 把这个「最佳中间时刻」**算出来**（SD2.1-base 上 t\*=273），再用 LRR 损失（LoRA 微调 VAE 编码器）把低清 latent 进一步拉向 t\* 的带噪 latent，然后在 t\* 处做一步去噪。整套是 **GAN 训练**（生成器=扩散模型本身，判别器=DINOv3-ConvNeXt + 多级头），不是师生蒸馏。这就是 [[op4ksr-2026]] 4K 超分的直接前身。
LISA：用大语言模型做「推理分割」
LISA 给多模态大模型加一个 `<SEG>` token，把这个 token 的最后一层隐藏向量当作 SAM 的「文本提示」直接解码成掩码（embedding-as-mask），端到端用 LoRA 训练。 由此首次让 LLM 能根据「需要推理的隐式指令」输出分割掩码，并开创了一整条 `<SEG>`-token 像素级多模态大模型的研究路线。