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自回归文生图,迎来新王者——新开源模型Infinity,字节商业化技术团队出品,超越DiffusionModel。值得一提的是,这其实是从前段时间斩获NeurIPS最佳论文VAR衍生来的文生图版本。Infinity2B和20B的模型都已经开放了网站体验,感兴趣的同学可以试一试效果。
OpenAI发布了全新扩散模型方法sCM,仅需2步就能生成高质量图片、3D模型等实现50倍时钟加速,尤其是在高分辨率任务上相当出色。通过sCM训练了一个15亿参数的模型,在单个A100GPU上无需任何推理优化0.11秒内就能生成内容。把这个技术用在Sora,应该就快来了吧?目前,OpenAI已经分享了该论文方法,是由两位华人提出来的。
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。
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。
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�
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。
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。
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。
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。
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。