图像模型

今天，AI 创意工具平台 Krea AI 宣布推出其首款自研图像生成模型 —— Krea 1。这款模型专注于解决一个长期困扰创作者的问题： “AI 生成的画面，总感觉像 AI。” 而现在，Krea 1...

在计算机视觉与图形学领域，图像中对象材质的编辑是一项具有挑战性的任务。传统方法往往依赖复杂的建模与渲染流程，而近年来，借助预训练扩散模型与语义嵌入空间（如CLIP）的技术逐渐成为研究热点。 项目主页...

今日，字节跳动 Seed 团队正式发布了新一代图像编辑模型 SeedEdit 3.0。该模型基于文生图模型 Seedream 3.0，融合多样化的训练数据与奖励机制，在图像主体与背景一致性、指令理解能...

大语言模型（LLMs）凭借其在原生数据格式上训练的能力，能够高效处理可变长度文本。这种灵活的适应性启发我们思考一个关键问题： 扩散模型能否也具备类似的灵活性，在任意分辨率和宽高比下直接学习生成图像？ ...

北京大学深圳研究生院、鹏城实验室、兔展AI的研究人员推出统一视觉理解与生成框架UniWorld，它基于强大的视觉-语言模型和对比语义编码器，能够同时处理图像感知和图像操控任务。 GitHub：http...

继 FLUX.1 系列大获成功后，Black Forest Labs（黑森林实验室） 在今天正式发布其最新力作 —— FLUX.1 Kontext。 这是一套全新的上下文流匹配生成模型（Context...

在图像风格化领域，扩散模型已经取得了显著进展。然而，两个核心问题始终困扰着研究者与开发者： 如何在复杂场景下保持一致的风格化效果？ 尤其是在身份、构图和细节上的保留。 如何防止图像到图像（I2I）流水...

加州大学戴维斯分校的研究人员推出GEN2SEG，将生成模型（如Stable Diffusion和MAE）应用于实例分割任务，特别是对于那些在预训练和微调阶段未见过的物体类型和风格。通过微调这些生成模型...

字节跳动发布了一款名为 BAGEL 的开源多模态基础模型，该模型拥有 70 亿活跃参数（总规模为 140 亿），在大规模交错多模态数据上进行训练。BAGEL 不仅在标准多模态理解排行榜中超越了当前主流...

苏黎世联邦理工学院的研究人员推出一个基于扩散模型（diffusion-based models）的微调协议Marigold，用于各种图像分析任务，例如单目深度估计、表面法线预测和内在图像分解。Mari...

特拉维夫大学和英伟达的研究人员介绍了一种名为 IP-Composer 的新型训练自由（training-free）方法，用于从多个视觉概念中合成图像。该方法通过自然语言描述从输入图像中提取特定概念，并...

字节跳动和北京大学深圳研究生院的研究人员推出一个基于DiT模型的图像定制框架DreamO ，旨在支持多种图像定制任务，同时实现多种条件（如身份、主体、风格、背景等）的无缝集成。它通过引入特征路由约束和...