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arXiv:2610.33008v1 公告タイプ：新規 要旨：拡散型大規模言語モデル（dLLMs）は、反復的なマスク付きデノイズングによって柔軟な生成を実現する一方で、デノイズングの各ステップにおいてトークン表現を繰り返し再計算するため、推論コストが大幅に増加します。既存のキャッシュベースの手法では、デノイズングの各ステップ間で中間結果を再利用し、各ステップごとに固定スケジュールまたは変化を示すヒューリスティック信号に基づいて選択された一部の位置のみを再計算することで、このコストを低減しています。一方、我々の軌跡実験は、むしろデコード軌跡こそがより重要な指標であることを示唆しています。キャッシュによる生成は、完全なデノイズング軌跡に近い状態を維持している限り精度を保ち、誤差は主にマスク順序の逸脱に集中し、参照プレフィックスが長くなるほど減少することが明らかになりました。これにより…
arXiv:2610.33062v1 発表タイプ：新規 要旨：統合型大規模マルチモーダルモデル（ULMM）は、テキストと画像の交互生成を通じて視覚推論を実行できるが、明示的な中間画像を生成するには多大な計算負荷が伴う。視覚ラテンシー推論はこの問題を解決するものの、既存の手法の多くは、視覚生成が不可能な視覚言語モデル（VLM）に依存している。そこで私たちは、ULMMにおけるラテンス視覚推論を可能にする新しいフレームワークであるOddinを提案する。Oddinでは、中間画像をコンパクトなラテントークンに置き換え、これらは理解ブランチのみで処理し、生成ブランチは最終的な出力画像の生成に専念させる。我々は、オフラインの自己蒸留手法を用いて、3つの目的——最終画像生成損失、テキスト蒸留損失、およびクロスエントロピー損失——に基づいてモデルを学習する。
Canvaは、独自開発のAI画像生成モデル「Canva Craft」を初めて導入し、計画段階と生成段階の二段階アーキテクチャにより、デザインの精度・一貫性・制御性を向上させました。2K解像度および30種類以上のアスペクト比に対応し、ソーシャルメディア、マーケティングコンテンツ、デジタルアートなどの用途に適しています。
Canvaは、独自開発の初の画像生成モデル「Canva Craft」を正式にリリースしました。同モデルは二段階生成アーキテクチャを採用し、2K解像度と30種類のアスペクト比での出力をサポートするとともに、テキストの可読性とレイヤーの編集可能性を重視しています。このモデルは、プラットフォーム内の数百万人のヒューマンデザインテンプレートを基に学習されており、すでにDream LabおよびAPIに統合されています。今後はMCPを通じてChatGPTやGeminiなどの第三者チャットボットにも接続される予定です。
