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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
DeciAI最近推出了DeciDiffusion1.0,这是一项令人振奋的创新,旨在解决文本到图像生成领域的挑战。将文本描述转化为栩栩如生的图像一直是人工智能领域的难题,因为这涉及到自然语言理解和视觉内容创建之间的巨大差距。随着研究人员继续推动AI能够实现的界限,我们可以期待进一步的突破,使我们更接近一个世界,其中文本无缝地转化为引人入胜的图像,从在各个行业和领�
StableSR是一种创新性的AI方法,旨在通过利用预训练扩散模型的威力来增强超分辨率任务。传统的SR方法通常需要大量的计算资源来从头开始训练扩散模型,这可能会损害它们的生成先验知识。通过利用预训练的扩散模型并结合创新技术,如时间感知编码器、可控特征包装模块和渐进聚合采样策略,StableSR为将扩散先验知识应用于图像恢复任务的未来研究提供了坚实的基础。
【新智元导读】参数高效的微调方法SUR-adapter,可以增强text-to-image扩散模型理解关键词的能力。扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型,可以基于文本提示的引导,生成高质量且内容丰富的图像。HCP实验室简介中山大学人机物智能融合实验室由林倞教授于2010年创办,近年来在多模态内容理解、因果及认知推理、具身智能等方面取得丰富学术成果,数次获得国内外科技�
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GoogleDeepMind的Veo模型是一个可以根据单个参考图像生成视频剪辑的创新模型。用户可以通过输入文本提示来调整视频的视觉风格,使其与原始风格保持一致。她的指甲被涂成紫色,小指上戴着金戒指,手腕上有一个小纹身。
SDXLFlash是一个由SDXL团队与ProjectFluently合作推出的新型快速高质量文本到图像转换模型。尽管相对于LCM、Turbo和Lightning模型,SDXLFlash的速度稍慢,但在图像质量上表现更佳。SDXLFlash的推出为需要在速度和质量之间取得平衡的图像生成任务提供了新的选择,特别是对于那些追求高质量输出的用户和应用场景。
腾讯开源了混元DiT图像生成模型,对英语和中文都有着精细的理解能力。Hunyuan-DiT能够进行多轮多模态对话,根据对话上下文生成并细化图像。它通过结合Transformer结构、文本编码和位置编码,以及训练一个多模态大型语言型,实现了对中英文的细粒度理解,并在图像生成等任务中取得了显著的效果。
来自伦敦帝国理工学院和戴尔的研究团队推出了StyleMamba,这是一种有效的框架,用于转移图片风格,通过使用文本来指导风格化过程,同时保持原始图像内容。当前文本驱动风格化技术的计算需求和训效率低下的问题在这个引入中得到了解决。StyleMamba在各种应用和媒体格式上都表现出多功能性和适应性,包括多种风格转移任务和视频风格转移。
英伟达的ChatRTX在其最新更新中引入了多种新功能,这些功能在3月的GTC上首次展示,显著增强了这款基于RTX加速的聊天机器人应用的能力。ChatRTX现在支持更多的大型语言模型,包括Google的Gemma和中英双语的ChatGLM3,这不仅扩展了其语言处理能力,也使得用户可以更快速地查询笔记和文档,并生成相关回应。NVIDIA的这些更新体现了其在AI和RTX加速技术领域的持续创新,预示着更加�
元象公司发布了首个多模态大型模型XVERSE-V,并将其开源。这一模型支持任意宽高比的图像输入,并在多个权威评测中取得了优异的成绩。除了图像识别,XVERSE-V还在多个实际应用场景中表现突出,包括信息图理解、视障场景处理、文本生成、教育解题等。
Adobe发布了Firefly图像生成模型的最新版本,名为FireflyImage3,声称具有“摄影细节”的图像生成能力。相比之前的版本,这一第三代模型在图像生成能力上有了显著的改进。即使是新手用户也可以在Photoshop中游刃有余,并更快地成为高级用户,PhotoshopgentechAI产品管理总监JohnMetzger表示。
字节跳动的Lightning团队发布的新图像模型蒸馏算法Hyper-SD,是一项在图像处理和机器学习领域的重要进展。这项技术通过创新的方法提升了模型在不同推理步骤下的性能,同时保持了模型大小的精简。随着进一步的研究和开发,Hyper-SD及其衍生技术有望在多个领域内推动AI技术的发展和应用。
一个可以自动分析PDF、网页、海报、Excel图表内容的大模型,对于打工人来说简直不要太方便。上海AILab,香港中文大学等研究机构提出的InternLM-XComposer2-4KHD模型让这成为了现实。IXC2-4KHD将多模态大模型支持的分辨率提升到了4K的水平,研究人员表示目前这种通过增加切块个数支持更大图像输入的策略遇到了计算代价和显存的瓶颈,因此他们计划提出更加高效的策略在未来实现�
Meta与德国慕尼黑工业大学研发出创新模型ViewDiff,旨在帮助用户通过文本、图像或二者结合使用,快速生成高质量多视角3D图像。该模型解决了传统文本生成多视角3D图像领域的三大难点:无法生成真实背景环境、图像质量和多样性不理想、缺乏多视角和一致性。该模型的推出不仅在技术层面上具有重大意义,也将为未来的3D图像生成领域带来更多创新可能。
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StabilityAI最近推出了CosXL模型,这是一项包括基础版CoXL和增强版EditCosXL的创新技术。这些模型的发布,标志着图像生成和编辑技术的新里程碑,为用户提供了更加强大和精细的图像处理能力。特别是ComfyUI,它还为用户提供了详细的工作流程和指导,帮助用户更加高效和便捷地使用CosXL模型。
ImagenHub是一个一站式库,用于标准化所有条件图像生成模型的推理和评估。该项目首先定义了七个突出的任务并创建了高质量的评估数据集。ImagenHub设计了两个人工评估指标,语义一致性和感知质量,并训练专家评审员根据这些指标对模型输出进行评估,获得了高的评估者间一致性。
SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。欲了解更多关于SDXS的信息和开始您的图像处理之旅,请访问SDXS官方网站。