生成模型

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...

英伟达和麻省理工学院的研究人员推出新型生成模型DisCo-Diff，它用于增强连续扩散模型（Diffusion Models, DMs）的性能。扩散模型是一种强大的数据生成方法，但它们通常需要将复杂的...

D-Flow框架是一种用于控制生成过程的方法，通过在流中进行微分来控制生成过程，以优化源（噪声）点。该方法的主要局限是生成时间相对较长（通常需要5-15分钟），这可能会在某些应用中限制其使用。 论文地...

来自大连理工大学、ZMO AI的研究人员提出了一种全新的图像、视频和3D定制生成模型StableIdentity，它能够将任何人的面部特征稳定地融入到各种不同的场景中。这项技术的核心在于，它能够通过一...