AI内容生成领域的突破：华南理工团队在NeurIPS 2025发表EVODiff论文

摘要

在NeurIPS 2025会议上，华南理工大学曾德炉教授团队发表了一项突破性研究成果——EVODiff，为扩散概率生成模型（Diffusion Models）在AI内容生成（AIGC）领域的应用提供了创新解决方案。该研究针对传统扩散模型存在的推理速度慢、训练与推理不一致及优化困难等核心挑战，首次从信息感知视角出发，将去噪过程重构为实时熵减优化问题，突破了依赖传统数值求解方法的局限。EVODiff不仅显著提升了生成质量，同时大幅优化了推理效率，实现了性能与速度的双重突破，达到新的最先进水平（SOTA），为AIGC的发展提供了重要技术路径。

关键词

NeurIPS, 扩散模型, 去噪过程, 熵减优化, 推理效率

一、一级目录3

1.1 推理质量和效率的双重提升

在AI生成内容（AIGC）迅猛发展的今天，扩散模型虽展现出惊人的生成能力，却长期受限于“慢”与“不一致”的桎梏——推理过程耗时冗长，训练与生成阶段存在显著差异，严重制约了其在实时应用中的落地。而华南理工大学曾德炉教授团队在NeurIPS 2025上发布的EVODiff，宛如一道破晓之光，彻底改变了这一局面。该研究摒弃了传统依赖固定数值求解器的范式，首次从信息感知的视角切入，将扩散模型的去噪过程重新定义为一个动态的、实时的熵减优化问题。这一思想上的跃迁，不仅深化了对生成机制本质的理解，更带来了性能上的质变：实验数据显示，EVODiff在保持图像生成质量FID分数领先的同时，推理步数减少高达60%，显著提升了生成效率。更重要的是，通过引入信息流调控机制，模型在每一步去噪中都能精准感知不确定性并进行自适应调整，有效弥合了训练与推理之间的鸿沟。这种推理质量与效率的双重突破，标志着扩散模型正从“能用”迈向“好用”的关键转折点。

1.2 EVODiff在AI内容生成领域的应用前景

EVODiff的诞生，不仅是算法层面的一次革新，更是AI内容生成生态迈向高效化、智能化的重要里程碑。随着AIGC在影视制作、游戏设计、广告创意乃至科学研究等领域的广泛应用，对高质量、低延迟生成技术的需求日益迫切。EVODiff以其卓越的推理效率和稳定的生成质量，为这些高时效性场景提供了可行的技术路径。例如，在虚拟现实内容实时渲染中，EVODiff可在毫秒级完成高清图像生成，极大提升用户体验；在医疗影像合成领域，其精准的信息控制能力有助于生成更具临床价值的数据样本。更为深远的是，该研究开创的“熵减优化”框架具有高度可扩展性，未来有望延伸至视频生成、语音合成等多模态任务中，推动整个AIGC基础设施的升级。可以预见，随着EVODiff理念的持续演化与落地，一个更加智能、敏捷的内容生成时代正在加速到来。

二、总结

EVODiff在NeurIPS 2025上的发布，标志着扩散模型在AI内容生成领域迈出了关键一步。该研究突破传统数值求解框架，首次从信息感知角度将去噪过程重构为实时熵减优化问题，有效解决了推理速度慢、训练与推理不一致等长期难题。实验表明，EVODiff在保持FID分数领先的同时，推理步数减少高达60%，显著提升了生成效率与质量。这一双重提升不仅推动扩散模型迈向实际应用的“好用”阶段，也为AIGC在影视、医疗、游戏等高时效性领域的落地提供了强有力的技术支撑，开创了高效智能生成的新范式。