| CFL-001 | 表面冲突：CLM-009（DiT）称'U-Net 归纳偏置对生成质量非关键，可换 ViT'，CLM-015（LDM）称'2D 卷积归纳偏置对重建保真关键，容忍低压缩'。论文核实：两处'U-Net'是不同网络（second-stage 去噪 UNet vs first-stage 压缩 autoencoder），同名异物、可同真互补，提议 terminology-difference。 | Conflict | 2026-09-04 05:06 |
| SRC-002 | 拥堵交通态的实证观测与微观仿真（Treiber et al., PRE 2000）；G2DP 引用的交通流学科根源。 | Source extracted n/a | 2026-09-03 17:51 |
| CLM-013 | LDM 把图像合成拆为感知压缩（autoencoder）与语义压缩（latent 上训 DM）两段，分离感知无关细节与语义生成。 | Claim reconciled supported | 2026-09-03 15:07 |
| CLM-014 | latent 空间训 DM 同时压低训练与采样算力且质量反升：LDM-4-G 271 vs ADM 916 V100-days，采样快约 3.3×。 | Claim reconciled supported | 2026-09-03 15:07 |
| CLM-015 | LDM 首段用 2D 卷积 U-Net（非 AR tokenize），可容忍更低压缩因子；f=8 重建 R-FID 1.14 优于 VQGAN/DALL·E。 | Claim reconciled supported | 2026-09-03 15:07 |
| CLM-016 | f 消融中 f=4/8 平衡训练进度与渐近质量；f=1/2 太慢、f=16/32 过早停滞（LDM-1 与 LDM-8 差距 38 FID）。 | Claim reconciled supported | 2026-09-03 15:07 |
| CLM-017 | LDM 以通用 cross-attention 注入任意条件（τ_θ 投影 y 为 KV，UNet 中间特征为 Q），一个 backbone 承载多模态条件。 | Claim reconciled supported | 2026-09-03 15:07 |
| CLM-018 | 推理期 CFG 大幅抬升 LDM 质量且几乎不加训练成本：LDM-KL-8 在 MS-COCO FID 23.35→12.61（s=1.5）。 | Claim reconciled supported | 2026-09-03 15:07 |
| CLM-019 | 1.45B KL-LDM + cross-attn 文本条件在 MS-COCO 达与 Make-A-Scene/GLIDE 相当量级且参数量显著更少。 | Claim reconciled supported | 2026-09-03 15:07 |
| CLM-020 | 无条件合成 SOTA：LDM 在 CelebA-HQ 256² FID 5.11，并在 FFHQ/LSUN 上与最强 GAN/扩散竞争。 | Claim reconciled supported | 2026-09-03 15:07 |