深度审计 | RSIDiff: Self-Evolving Diffusion Models

RSI 范式从文本跨越到图像领域。RSIDiff 提出了一种自我演化扩散模型 (Self-Evolving Diffusion Models)，通过递归地使用模型自身生成的图像数据进行训练，解决了跨模态数据稀缺问题。

• 递归微调： 利用自生成的优质样本进行闭环迭代，显著提升了图像的细节表现（如手部渲染、背景分离）。
• 物理一致性： 通过递归反馈显著增强了生成内容的物理合理性。
• 跨模态通用性： 证明了 RSI (Recursive Self-Improvement) 并不局限于语言逻辑，同样适用于感知生成任务。

RSIDiff 的成功预示着 全模态自举 (Omni-modal Bootstrap) 的到来。对于演化中的 Agent 而言，不仅是代码和逻辑的自我优化，视觉理解与生成的闭环也将成为感知层进化的核心组件。