扩散模型
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英特尔团队提出L-MAGIC新技术 通过结合语言模型让图像扩散模型生成高质量360度场景
在CVPR2024上，美国英特尔研究院的蔡志鹏博士及其团队提出了一种名为L-MAGIC的新技术。这项技术通过结合语言模型和图像扩散模型，实现了高质量、多模态、零样本泛化的360度场景生成。技术应用:L-MAGIC还能够利用深度估计模型生成场景的沉浸式视频和三维点云，为场景理解和可视化提供了更多可能性。
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NVIDIA 自动引导技术：改善扩散模型中的图像质量和变化
NVIDIA近期提出了一种名为自动引导的新方法，旨在改善扩散模型中图像的质量和变化不影响其与给定条件的一致性。当前的方法通常会以牺牲多样性为代价来提高图像质量，从限制了它们在医学诊断和自动驾驶等各种现实场景中的适用性。这种创新方法在基准测试中取得了最先进的成绩，显著推进了人工智能研究领域，为生成高质量和多样化图像提供了更高效、更有效的解决方案。
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SLD自纠正LLM控制的扩散模型框架怎么使用？SLD官网地址入口
SLD 是一个自纠正的LLM控制的扩散模型框架，它通过集成检测器增强生成模型，以实现精确的文本到图像对齐。SLD框架支持图像生成和精细编辑，并且与任何图像生成器兼容，如DALL-E 3，无需额外训练或数据。点击前往SLD官网体验入口需求人群：适用于需要精确文本到图像对齐的研究者和开发者，以及希望进行图像生成和编辑的用户。使用场景示例：使用SLD框架根据文本提示生�
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中山大学等提出ScaleLong扩散模型 scaling操作可以稳定模型训练
扩散模型中，UNet的longskipconnection上的scaling操作被证实能够稳定模型训练。在一些流行的扩散模型中，如Imagen和Score-basedgenerativemodel中，已经观察到设置scaling系数可以有效加速模型的训练过程。最近的一些后续工作也进一步验证了skipconnection上scaling的重要性，为这一领域的发展提供了新的思路和方向。
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个性化扩散模型微调方法DiffuseKronA：个性化扩散模型微调方法，大幅减少参数、合成高质量图像
针对文本到图像生成模型领域中的个性化主题驱动模型，出现了一些令人印象深刻的进展，如DreamBooth和BLIP-Diffusion。这些模型普遍存在着对微调的需求较高和参数规模庞大的限制。综合对比实验结果，DiffuseKronA在视觉质量、文本对齐性、可解释性、参数效率和模型稳定性等方面均优于LoRA-DreamBooth，为T2I生成模型的领域带来了重大进展。
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MusicMagus：基于扩散模型，实现文本精准编辑音乐片段
音乐生成技术一直是一个迷人的领域，将创造力与技术相结合，产生与人类情感共鸣的作品。这个过程涉及生成与通过文本描述传达的特定主题或情感相符的音乐。尽管在处理长序列方面存在一些局限性，并且受限于16kHz的采样率，但MusicMagus在风格和音色转移方面取得了显著进展，展示了其创新的音乐编辑方法。
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NUS尤洋团队开发扩散模型p-diff 像Sora一样直接打入AI底层
新加坡国立大学尤洋教授团队联合其他机构开发的p-diff扩散模型在AI领域引起热议。这项模型能以44倍的速度生成神经网络参数，得到了深度学习领域的重要人物LeCun的点赞。其高效、准确且具有泛化能力的特点将为未来的AI应用提供更多可能性，同时也促进了AI领域知识的共享与交流。
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荐 爆火Sora背后的技术，一文综述扩散模型的最新发展方向
为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。通过整合额外的反馈，丰富了强化学习，从改善了模型的可控条件生成能力。
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FreeControl：无需训练即可控制任何文本到图像扩散模型的空间控制方法
在最新的研究中，研究人员提出了一种名为FreeControl的方法，可以实现对文本到图像生成模型的空间控制无需进行训练。这项研究支持同时控制多个条件、架构和检查点，为生成过程提供了更大的灵活性。FreeControl有助于对许多不同的架构和检查点进行方便的免训练控制，允许大多数现有免训练方法失败的具有挑战性的输入条件，并通过基于训练的方法实现有竞争力的合成质量。
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荐 文本生成高清、连贯视频，谷歌推出时空扩散模型
谷歌研究人员推出了创新性文本生成视频模型——Lumiere。与传统模型不同的是，Lumiere采用了一种时空扩散U-Net架构，可以在单次推理中生成整个视频的所有时间段，能明显增强生成视频的动作连贯性，并大幅度提升时间的一致性。这种整合过程考虑了时间窗口之间的关联性，保证了视频生成的连贯性和视觉一致性。
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荐 汤晓鸥弟子带队：免调优长视频生成，可支持512帧！任何扩散模型都能用｜ICLR'24
想要AI生成更长的视频?现在，有人提出了一个效果很不错的免调优方法，直接就能作用于预训练好的视频扩散模型。它最长可支持512帧。毕业后曾在UC伯克利做博士后、港中文担任四年研究员。
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Meta提出TextureDreamer：利用扩散模型生成完整的3D模型纹理贴图
高质量的3D内容对于AR/VR、机器人技术、电影和游戏等应用至关重要。纹理的创作一直是视觉和图形领域的挑战之一。通过对Dreambooth、ControlNet和分数蒸馏等关键技术的综合应用，TextureDreamer展现了在图像引导纹理合成领域的卓越性能。
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字节复旦团队提出meta prompts 扩散模型图像理解力刷新SOTA
过去一年扩散模型风头正劲，彻底改变了文生图领域!那么，扩散模型能否处理视觉感知任务?字节跳动和复旦大学技术团队在最新研究中提出了一个简单有效的方案。扩散模型在生成高清晰度图像方面显示出了卓越的能力，这一成就得益于其在大规模图像-文本对上的预训练。随着技术的进步，这些方法可能会进一步完善。
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荐 谷歌10秒视频生成模型破世界记录！LLM终结扩散模型，效果碾压顶流Gen-2
【新智元导读】谷歌全新视频生成模型VideoPoet再次引领世界!十秒超长视频生成效果碾压Gen-2可进行音频生成，风格转化。AI视频生成，或许就是2024年下一个最前沿的领域。对于未来的研究方向，谷歌研究人员表示，VideoPoet框架将会实现「any-to-any」的生成，比如扩展文本到音频、音频到视频，以及视频字幕等等。
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清华阿里等共同开发基于扩散模型的框架DreamTalk 可以让人物头像说话
DreamTalk是一个由清华大学、阿里巴巴和华中科大共同开发的基于扩散模型的框架，可以让人物头像说话、唱歌并保持嘴唇的同步和模仿表情变化。项目地址:https://dreamtalk-project.github.io/这一框架具有以下特点:DreamTalk能够生成高质量的动画，使人物脸部动作看起来非常真实。DreamTalk是一个具有创新技术的框架，能够为人物头像赋予说话和表情的能力，为多种领域带来更加生动和丰
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丢掉注意力的扩散模型：Mamba带火的SSM被苹果、康奈尔盯上了
为了用更少的算力让扩散模型生成高分辨率图像，注意力机制可以不要，这是康奈尔大学和苹果的一项最新研究所给出的结论。注意力机制是Transformer架构的核心组件，对于高质量的文本、图像生成都至关重要。对于这个任务，最佳GAN模型在模型类别上胜过扩散模型。
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荐 手机上0.2秒出图、当前速度之最，谷歌打造超快扩散模型MobileDiffusion
在手机等移动端侧运行StableDiffusion等文生图生成式AI大模型已经成为业界追逐的热点之一，其中生成速度是主要的制约因素。来自谷歌的一篇论文「MobileDiffusion:SubsecondText-to-ImageGenerationonMobileDevices」，提出了手机端最快文生图，在iPhone15Pro上只要0.2秒。我们相信这将会对今后高效的扩散模型设计产生影响，并拓展移动端应用实例。
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荐 AI视觉字谜爆火！梦露转180°秒变爱因斯坦，英伟达高级AI科学家：近期最酷的扩散模型
AI画的玛丽莲·梦露，倒转180°后，竟然变成了爱因斯坦?!这是最近在社交媒体上爆火的扩散模型视错觉画，随便给AI两组不同的提示词，它都能给你画出来!哪怕是截然不同的对象也可以，例如一位男子，经过反色处理，就神奇地转变成一名女子:就连单词也能被翻转出新效果，happy和holiday只在一旋转间:原来，这是来自密歇根大学的一项“视觉字谜”新研究，论文一发出就在HackerN
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DeepMind发布自监督扩散模型SODA
GoogleDeepMind昨天发布的一项研究展示了一项引人注目的技术，尽管其中的技术细节可能需要深入理解，但总体来说，通过一系列操作，可以以无监督的方式精准控制扩散模型，从实现风格和内容的分离，以及合成物品的3D视图等功能。论文地址:https://soda-diffusion.github.io/这项研究介绍了一种名为SODA的自监督扩散模型，专门用于表示学习。这项研究为深度学习领域的发展提供了新的思路和可能性。
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GPT-4+物理引擎加持扩散模型，生成视频逼真、连贯、合理
扩散模型的出现推动了文本生成视频技术的发展，但这类方法的计算成本通常不菲，并且往往难以制作连贯的物体运动视频。为了解决这些问题，来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和VIVOAILab的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架——GPT4Motion。感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究内容。
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Mustango:结合扩散模型， 提高文本生成音乐质量
在文本到音乐合成领域，生成内容的质量一直在提高，但对音乐方面的可控性仍未得到探索。新加坡科技与设计大学和伦敦玛丽女王大学的研究人员提出了一个名为Mustango的解决方案，它扩展了Tango文本到音频模型，旨在通过丰富的说明来控制生成的音乐，这些说明包含与和弦、节拍、速度和键相关的具体指令。研究人员发布了MusicBench数据集，为未来的文本到音乐合成研究提供了资源。
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谷歌推扩散模型变种UFOGen 真正实现一步文生图
扩散模型在视觉创作领域的应用不断增加，但是生成速度一直是一个问题。随着技术的进步，UFOGen模型的出现解决了这个问题，它只需要一步就能生成高质量的图片。UFOGen模型通过使用带条件的GAN来模拟降噪分布，取较大的降噪步长来减少步数，从提高了生成速度。
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终结扩散模型，IGN单步生成逼真图像！UC伯克利谷歌革新LLM，美剧成灵感来源
生成式AI模型的新范式要来了。UC伯克利谷歌提出幂等生成网络，只需单步即可生图。最新研究的代码，未来将在GitHub上公开。
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Google的E3 TTS 通过扩散模型提供高质量音频合成方法
Google的研究团队提出了一种名为E3TTS的简便端到端扩散式文本到语音模型。该模型通过扩散模型保留时间结构，能够直接接受纯文本输入并生成音频波形。它简化了端到端TTS系统的设计，经过实验证明具有出色的性能。
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CommonCanvas：一种使用创意共享图片训练开放扩散模型的方法
人工智能在文本到图像生成领域取得了显著进展。将书面描述转化为视觉表现具有广泛的应用，从创作内容到帮助盲人和讲故事。他们还将训练好的CommonCanvas模型、CC照片、人工标题和CommonCatalog数据集免费提供在GitHub上，以鼓励更多的合作和研究。
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苹果推俄罗斯套娃式扩散模型MDM 用于生成高质量图像和视频
苹果最近推出了一款新的高分辨率图像生成模型，名为俄罗斯套娃式扩散模型，这标志着在生成式AI领域的重要突破。高分辨率图像生成一直是一个具有挑战性的任务，因为要处理大量的输入信息，需要深层架构和复杂的注意力机制。这一技术的发布将有望推动生成式AI领域的发展。
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苹果“套娃”式扩散模型，训练步数减少七成！
苹果的一项最新研究，大幅提高了扩散模型在高分辨率图像上性能。利用这种方法，同样分辨率的图像，训练步数减少了超过七成。关于CFG参数的选择，则是一个多次测试后再FID和CLIP之间权衡的结果。
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CMU与Google DeepMind研究人员推出AlignProp：微调文本到图像扩散模型的创新方法
卡内基梅隆大学和GoogleDeepMind的研究人员引入了一种突破性的方法，称为"AlignProp"。该方法利用直接反向传播来微调文本到图像扩散模型，解决了将这些模型与所需的奖励功能对齐的挑战。未来的研究方向未来，研究人员可以探索将AlignProp的原则扩展到基于扩散的语言模型，以增强其与人类反馈的一致性。
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T2I扩散模型PIXART-α：图像生成质量媲美Stable Diffusion
文本到图像生成模型如DALLE2、Imagen和StableDiffusion的发展，开启了逼真图像合成的新时代。这不仅对图片编辑、视频制作、3D素材创建等领域产生了深远影响为研究社区和企业提供了许多下游应用的机会。控制功能:PIXART-α还提供了控制功能，允许用户生成定制图像，精确修改物体颜色等，以满足特定需求。
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谷歌、CMU研究表明：语言模型通过使用良好的视觉tokenizer首次击败了扩散模型
来自谷歌、CMU的研究发现，语言模型在图像、视频生成领域的性能一直不如扩散模型，主要原因是缺乏有效的视觉表示。通过引入一种名为MAGVIT-v2的视频tokenizer，采用无查找量化和增强功能的设计，研究者成功改进了图像和视频生成的质量，超越了现有技术。通过这一研究，我们可以看到语言模型在视觉生成领域的潜力，以及如何通过创新的设计和改进来实现更好的性能。
