擴(kuò)散模型
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12-20
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薦 剛拿下NeurIPS最佳論文，字節(jié)就開源VAR文生圖版本，拿下SOTA擊敗擴(kuò)散模型
自回歸文生圖，迎來(lái)新王者——新開源模型Infinity，字節(jié)商業(yè)化技術(shù)團(tuán)隊(duì)出品，超越DiffusionModel。值得一提的是，這其實(shí)是從前段時(shí)間斬獲NeurIPS最佳論文VAR衍生來(lái)的文生圖版本。Infinity2B和20B的模型都已經(jīng)開放了網(wǎng)站體驗(yàn)，感興趣的同學(xué)可以試一試效果。
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薦 剛剛，OpenAI發(fā)布sCM提升50倍效率，擴(kuò)散模型重大技術(shù)突破！
OpenAI發(fā)布了全新擴(kuò)散模型方法sCM，僅需2步就能生成高質(zhì)量圖片、3D模型等實(shí)現(xiàn)50倍時(shí)鐘加速，尤其是在高分辨率任務(wù)上相當(dāng)出色。通過(guò)sCM訓(xùn)練了一個(gè)15億參數(shù)的模型，在單個(gè)A100GPU上無(wú)需任何推理優(yōu)化0.11秒內(nèi)就能生成內(nèi)容。把這個(gè)技術(shù)用在Sora，應(yīng)該就快來(lái)了吧?目前，OpenAI已經(jīng)分享了該論文方法，是由兩位華人提出來(lái)的。
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英特爾團(tuán)隊(duì)提出L-MAGIC新技術(shù) 通過(guò)結(jié)合語(yǔ)言模型讓圖像擴(kuò)散模型生成高質(zhì)量360度場(chǎng)景
在CVPR2024上，美國(guó)英特爾研究院的蔡志鵬博士及其團(tuán)隊(duì)提出了一種名為L(zhǎng)-MAGIC的新技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)結(jié)合語(yǔ)言模型和圖像擴(kuò)散模型，實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量、多模態(tài)、零樣本泛化的360度場(chǎng)景生成。技術(shù)應(yīng)用:L-MAGIC還能夠利用深度估計(jì)模型生成場(chǎng)景的沉浸式視頻和三維點(diǎn)云，為場(chǎng)景理解和可視化提供了更多可能性。
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NVIDIA 自動(dòng)引導(dǎo)技術(shù)：改善擴(kuò)散模型中的圖像質(zhì)量和變化
NVIDIA近期提出了一種名為自動(dòng)引導(dǎo)的新方法，旨在改善擴(kuò)散模型中圖像的質(zhì)量和變化不影響其與給定條件的一致性。當(dāng)前的方法通常會(huì)以犧牲多樣性為代價(jià)來(lái)提高圖像質(zhì)量，從限制了它們?cè)卺t(yī)學(xué)診斷和自動(dòng)駕駛等各種現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的適用性。這種創(chuàng)新方法在基準(zhǔn)測(cè)試中取得了最先進(jìn)的成績(jī)，顯著推進(jìn)了人工智能研究領(lǐng)域，為生成高質(zhì)量和多樣化圖像提供了更高效、更有效的解決方案。
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SLD自糾正LLM控制的擴(kuò)散模型框架怎么使用？SLD官網(wǎng)地址入口
SLD 是一個(gè)自糾正的LLM控制的擴(kuò)散模型框架，它通過(guò)集成檢測(cè)器增強(qiáng)生成模型，以實(shí)現(xiàn)精確的文本到圖像對(duì)齊。SLD框架支持圖像生成和精細(xì)編輯，并且與任何圖像生成器兼容，如DALL-E 3，無(wú)需額外訓(xùn)練或數(shù)據(jù)。點(diǎn)擊前往SLD官網(wǎng)體驗(yàn)入口需求人群：適用于需要精確文本到圖像對(duì)齊的研究者和開發(fā)者，以及希望進(jìn)行圖像生成和編輯的用戶。使用場(chǎng)景示例：使用SLD框架根據(jù)文本提示生?
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中山大學(xué)等提出ScaleLong擴(kuò)散模型 scaling操作可以穩(wěn)定模型訓(xùn)練
擴(kuò)散模型中，UNet的longskipconnection上的scaling操作被證實(shí)能夠穩(wěn)定模型訓(xùn)練。在一些流行的擴(kuò)散模型中，如Imagen和Score-basedgenerativemodel中，已經(jīng)觀察到設(shè)置scaling系數(shù)可以有效加速模型的訓(xùn)練過(guò)程。最近的一些后續(xù)工作也進(jìn)一步驗(yàn)證了skipconnection上scaling的重要性，為這一領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的思路和方向。
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個(gè)性化擴(kuò)散模型微調(diào)方法DiffuseKronA：個(gè)性化擴(kuò)散模型微調(diào)方法，大幅減少參數(shù)、合成高質(zhì)量圖像
針對(duì)文本到圖像生成模型領(lǐng)域中的個(gè)性化主題驅(qū)動(dòng)模型，出現(xiàn)了一些令人印象深刻的進(jìn)展，如DreamBooth和BLIP-Diffusion。這些模型普遍存在著對(duì)微調(diào)的需求較高和參數(shù)規(guī)模龐大的限制。綜合對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果，DiffuseKronA在視覺質(zhì)量、文本對(duì)齊性、可解釋性、參數(shù)效率和模型穩(wěn)定性等方面均優(yōu)于LoRA-DreamBooth，為T2I生成模型的領(lǐng)域帶來(lái)了重大進(jìn)展。
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MusicMagus：基于擴(kuò)散模型，實(shí)現(xiàn)文本精準(zhǔn)編輯音樂片段
音樂生成技術(shù)一直是一個(gè)迷人的領(lǐng)域，將創(chuàng)造力與技術(shù)相結(jié)合，產(chǎn)生與人類情感共鳴的作品。這個(gè)過(guò)程涉及生成與通過(guò)文本描述傳達(dá)的特定主題或情感相符的音樂。盡管在處理長(zhǎng)序列方面存在一些局限性，并且受限于16kHz的采樣率，但MusicMagus在風(fēng)格和音色轉(zhuǎn)移方面取得了顯著進(jìn)展，展示了其創(chuàng)新的音樂編輯方法。
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NUS尤洋團(tuán)隊(duì)開發(fā)擴(kuò)散模型p-diff 像Sora一樣直接打入AI底層
新加坡國(guó)立大學(xué)尤洋教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合其他機(jī)構(gòu)開發(fā)的p-diff擴(kuò)散模型在AI領(lǐng)域引起熱議。這項(xiàng)模型能以44倍的速度生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要人物L(fēng)eCun的點(diǎn)贊。其高效、準(zhǔn)確且具有泛化能力的特點(diǎn)將為未來(lái)的AI應(yīng)用提供更多可能性，同時(shí)也促進(jìn)了AI領(lǐng)域知識(shí)的共享與交流。
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薦 爆火Sora背后的技術(shù)，一文綜述擴(kuò)散模型的最新發(fā)展方向
為了使機(jī)器具有人類的想象力，深度生成模型取得了重大進(jìn)展。這些模型能創(chuàng)造逼真的樣本，尤其是擴(kuò)散模型，在多個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)出色。通過(guò)整合額外的反饋，豐富了強(qiáng)化學(xué)習(xí)，從改善了模型的可控條件生成能力。
