扩散模型研究思路太单一？试试跟频率感知结合，你会发现思路完全被打开！这么一结合都无需额外训练，图像质量就能得到显著提升，学术价值和实用价值都是杠杆的，论文er可以速速mark起来了！

我比较推荐从技术融合、设计结构、优化方向这些角度出发，值得深挖的点都还挺多的。并且这些创新既无需从零搭建框架，又能快速通过实验验证效果，非常容易上手！

FREQCA: ACCELERATING DIFFUSION MODELS VIA FREQUENCY-AWARE CACHING

主要内容：

针对扩散 Transformer 推理成本高的问题，提出频率感知缓存框架。通过频域分析发现低频成分相似性高、高频成分连续性强，分别采用直接复用和二阶埃尔米特插值预测策略，结合累积残差特征缓存，实现 99% 内存缩减，在多模型上达成 6-7 倍加速且质量损失低于 2%。

Frequency-Aware Diffusion Model for Multi-Modal MRI Image Synthesis

主要内容：

聚焦多模态 MRI 图像合成难题，将离散小波变换融入扩散模型，分解图像高低频成分以捕捉结构与纹理特征。新增小波下采样层和高频特征监督模块，优化频率感知能力，在 BraTS 2021 等数据集上，生成图像在结构保留和细节还原上优于 GAN 与传统扩散模型。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

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FADE: Frequency-Aware Diffusion Model Factorization for Video Editing

主要内容：

面向视频编辑任务，提出无训练成本的频率感知分解方法。分析视频扩散模型注意力模式，将块分为基础结构构建的草图块和细节优化的锐化块，通过频谱引导调制优化采样轨迹，在外观和运动编辑中实现高保真、时序一致的结果。

Wavelet Fourier Diffuser: Frequency-Aware Diffusion Model for Reinforcement Learning

主要内容：

针对强化学习中轨迹建模的频率偏移问题，提出融合小波和傅里叶变换的扩散框架。用离散小波变换分解轨迹高低频成分，通过短时傅里叶变换和交叉注意力实现跨频交互，在 D4RL 基准上缓解轨迹不稳定性，提升决策性能。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

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