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隨著增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的崛起,研究人員和消費(fèi)者對(duì)結(jié)合AR的智能手機(jī)應(yīng)用表現(xiàn)出了日益增長(zhǎng)的興趣。這種技術(shù)允許用戶實(shí)時(shí)生成和修改面部特征,用于短視頻、虛擬現(xiàn)實(shí)和游戲等應(yīng)用。這一技術(shù)的發(fā)布標(biāo)志著在設(shè)備內(nèi)部生成模型方面的重要進(jìn)展,為未來的應(yīng)用和探索提供了更多可能性。
谷歌最近發(fā)布了MediaPipeDiffusion插件,這是一個(gè)可在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行的低成本可控文本到圖像生成解決方案。該插件可以提取條件圖像中的特征,并將其注入到擴(kuò)散模型的編碼器中,以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像生成過程的控制。這將為移動(dòng)端應(yīng)用提供更靈活和定制化的生成式AI能力。
Diffusion模型近年來在文本到圖像生成方面得到廣泛應(yīng)用,并取得了顯著的成功,從在圖像質(zhì)量、推理性能和創(chuàng)造性范圍方面實(shí)現(xiàn)了重大改進(jìn)。在難以用文字明確定義的條件下,有效的生成管理仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。谷歌希望插件網(wǎng)絡(luò)只有600萬個(gè)參數(shù),使其成為一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的模型。