不可混合扩散Immiscible Diffusion：加速扩散模型的训练过程
加州大学伯克利分校和清华大学的研究人员推出新技术“Immiscible Diffusion（不可混合扩散）”，它旨在加速扩散模型的训练过程。扩散模型是一类在图像生成领域取得显著进展的模型，但它们的训练...
排序
扩散模型中“幻觉”（hallucinations）现象：生成了一些在训练数据中从未出现过的样本
卡内基梅隆大学和DatalogyAI的研究人员发布论文探讨扩散模型（diffusion models）中“幻觉”（hallucinations）现象，即模型生成了一些在训练数据中从未出现过的样本。这种...
FouriScale：从预训练的扩散模型中生成高质量的高分辨率图像
来自香港中文大学-商汤科技联合实验室、香港中文大学感知与交互智能研究中心、中山大学、商汤科技研究院 和北京航空航天大学的研究团队提出了一种创新的、无需额外训练的方法—FouriScale，它旨在从预训...
基于Kronecker积的新型适应模块DiffuseKronA：保持图像生成质量的同时，显著减少模型的参数数量
来自印度信息技术研究所、Hugging Face、阳明交通大学、IBM 研究院的研究人员提出一种用于个性化扩散模型的参数高效微调方法DiffuseKronA，主要功能是在保持图像生成质量的同时，显著减...
T-Stitch：加速预训练扩散模型采样过程
来自莫纳什大学、英伟达、威斯康星大学麦迪逊分校、加州理工学院的研究人员推出T-Stitch，它是一种用于加速预训练扩散模型采样过程的方法。 项目主页 GitHub 扩散模型是一类在图像生成领域表现出色...
ToDo：为了提高高分辨率图像生成的效率而设计
来自Leonardo AI的研究人员推出ToDo（Token Downsampling），它是为了提高高分辨率图像生成的效率而设计的。这种方法主要是为了解决图像扩散模型在处理大图像时面临的时间和内存限...
谷歌研究团队推出专为移动设备打造的文生图模型MobileDiffusion
谷歌的研究团队推出了新的文生图模型MobileDiffusion，它能够在手机上几乎瞬间（亚秒级）生成高质量的图片。该模型在架构和采样技术方面进行广泛优化，在iPhone 15 Pro上，Mobile...
