图像生成

阿里巴巴通义实验室推出基于指令的图像生成和编辑框架ACE++，这是之前介绍过的新型多模态生成模型ACE升级版，ACE++ 通过改进的长上下文条件单元（LCU++）和两阶段训练方案，能够高效地利用预训练...

清华和智谱 AI的研究团队开源了图像生成模型 CogView3 以及CogView-3-Plus ，CogView3 是一个基于级联扩散的文本生成图像系统，采用了接力扩散（relay diffusio...

新加坡国立大学的研究团队提出了一种名为OminiControl的新型框架，它旨在为预训练的DiT模型（FLUX模型）提供最小化和通用的控制。OminiControl通过整合图像条件，使得DiT模型能够...

尽管带有蒸馏的校正流（ReFlows）为快速采样提供了一种有前景的方法，但其快速反演过程——即将图像转换回结构化噪声以进行恢复和后续编辑——仍然面临挑战。具体来说，传统的ReFlow方法在反演过程中可...

图像生成和编辑任务在计算机视觉领域中具有广泛的应用，如图像合成、风格迁移、图像修复等。然而，现有的解决方案通常针对特定任务设计，缺乏一个统一的框架来处理多种图像级任务。香港大学和Adobe Resea...

英伟达推出图像生成模型家族Edify Image，它们能够生成高保真度的图像内容，并且具有像素级完美准确性。Edify Image利用了一系列级联的像素空间扩散模型，这些模型通过一个新颖的拉普拉斯扩散...

高丽大学和韩国科学技术研究院的研究人员推出新型框架Constant Acceleration Flow（CAF），它是一种基于常加速度方程的普通微分方程（ODE）框架，用于学习两个分布之间的映射，特别...

香港中文大学MMLab 、上海人工智能实验室和南京大学的研究人员推出一种新的图像生成技术“集合自回归模型”（Set AutoRegressive Modeling，简称SAR）。你可以把它想象成一个超...

北京大学、阿里巴巴集团、威斯康星大学麦迪逊分校和北京理工大学的研究人员推出新型端到端模型DnD-Transformer，这是一种用于高效细粒度图像生成的二维自回归Transformer。简单来说，这个...

字节跳动、慕尼黑工业大学、MCML和卡内基梅隆大学的研究人员推出新型图像生成技术MaskBit，这个技术能够自动创造出新的图像，而且不需要像传统方法那样依赖于大量的预训练数据或者复杂的数学模型。Mas...

厦门大学和中国科学院大学深圳先进技术研究院的研究人员推出新型图像生成技术TraDiffusion，这项技术的核心在于它允许用户通过鼠标轨迹来轻松引导图像的生成，而无需进行额外的训练或微调。简单来说，就...

字节跳动、约翰霍普金斯大学和威斯康星大学麦迪逊分校的研究人员推出新的图像生成模型DiMR（Distortion-reduced Multi-Resolution Diffusion Model），此模...