Show-o 架构的核心突破是什么？
它首次将自回归与离散扩散融合在单个 Transformer 中：处理文本理解与生成时保持自回归模式，生成图像或视频时切换到基于离散 Token 的掩码扩散模式，十几步迭代即可恢复完整视觉 Token，兼顾多模态文本建模与高效图像生成。
NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
资讯摘要
作者丨 张璐 编辑丨岑峰
AI 摘要
在 ECCV 2026 上，新加坡国立大学 Show Lab 负责人寿政教授介绍了 Show-o 与 Show-2 系列多模态模型。该架构在单个 Transformer 中融合自回归预测与离散扩散生成，并通过循环一致性监督缓解具身智能的数据稀缺问题；Show-2 借助 3D Tokenizer 与时空双向注意力提升连续视频生成的连贯性，团队还自研 Q1 实时骨干网，推动云端大模型与端侧低延迟控制在机器人任务中形成闭环。
AI 问答
循环一致性监督解决了什么问题？
它针对具身智能等领域的标注稀缺问题，先由理解模块为无文本描述的图像生成描述，再用该文本驱动生成模块重建图像，通过对比原图与重建图建立自监督闭环，使模型能从海量无标签视频中学习。
团队如何实现具身机器人的低延迟控制？
采用云端大模型与端侧微调模型结合的策略。云端前沿大模型规划能力强但单次决策需约 8 至 20 秒，基于开源底座微调的本地模型可实现近乎实时的低延迟控制，在双臂协作等复杂任务中成功率与响应速度更高。
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