字节跳动

中国科学技术大学和字节跳动的研究人员推出新型视频生成技术CamTrol，这是一种无需训练的、强大的解决方案，可以为现有的视频扩散模型增添摄像机运动操控功能。简单来说，就是可以在不经过额外训练的情况下，...

字节跳动推出PuLID，它用于个性化文本到图像（Text-to-Image，简称T2I）的生成。PuLID的全称是“Pure and Lightning ID customization”，即纯粹和闪...

字节跳动在推出文生图模型SDXL-Lightning后，又推出了新的蒸馏模型Hyper-SD，它有效地结合了ODE轨迹保留和重构的优点，同时在步骤压缩过程中保持了接近无损的性能。与SDXL-Light...

字节跳动推出数据集COCONut，它是对现有的COCO数据集的现代化升级，专门针对图像分割任务。图像分割是计算机视觉中的一个核心问题，它的目标是将图像中的每个像素正确地分类到不同的实例或类别中，此数据...

字节跳动推出了AnimateDiff-Lightning模型，能够更快地根据文本描述生成视频，比起原来的AnimateDiff模型，速度提升十倍以上。 模型地址：https://huggingface...

SDXL-Lightning是由字节跳动发布的一款速度极快的文生图模型，它采用新型扩散模型蒸馏方法，优化扩散模型，能在短时间内高效生成分辨率为1024像素的高品质图像。 模型地址：https://hu...

字节跳动发布了一种新颖视频合成方法Boximator，主要用于生成具有丰富和精细运动控制的高质量视频。Boximator引入了两种约束类型：硬边框（hard box）和软边框（soft box），允许...