扩散模型

在 AI 初创公司密集融资的背景下，一家由斯坦福大学教授 Stefano Ermon 领衔的新锐企业 Inception 宣布完成 5000 万美元种子轮融资，由 Menlo Ventures 领投...

近日，英伟达（NVIDIA）联合麻省理工学院（MIT）与香港大学的研究团队，推出了名为 Fast-dLLM 的新型框架，解决当前扩散模型（Diffusion-based LLMs）在推理效率和生成质量...

大型扩散模型如 Flux-dev 能够生成高质量图像，但它们通常需要大量显存和计算资源。对于大多数用户来说，这可能是一个难以跨越的门槛。 有没有一种方式，在不明显牺牲效果的前提下，降低模型对硬件的要求...

谷歌推出了一项新的实验性研究模型 —— Gemini Diffusion，这是其在文本生成领域的一次重要尝试，探索扩散模型在语言任务中的潜力。 不同于传统的自回归模型逐词生成文本的方式，Gemini ...

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...

罗切斯特大学、Netflix Eyeline Studios和德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员推出 FreSca，用于增强扩散模型（Diffusion Models）在图像编辑和图像理解任务中的性能...

扩散模型是一种强大的生成模型，能够生成高质量的图像、视频等内容。然而，传统的扩散模型在采样过程中需要大量的步骤来逐步去除噪声并生成最终结果，这使得采样过程计算成本高昂。例如，在生成一张高质量的图像时...

中国人民大学和蚂蚁集团的研究人员推出新型大语言模型LLaDA，基于扩散模型（Diffusion Model）从头开始训练，挑战了自回归模型（ARM）在大型语言模型中的主导地位。与传统的从左到右的生成方...

AI2、加州大学欧文分校和华盛顿大学的研究人员介绍了一种名为OneDiffusion的多功能、大规模扩散模型。OneDiffusion能够无缝支持在多样化任务中进行双向图像合成和理解，涵盖从文本、深度...

在个性化生成任务中，扩散模型（Diffusion Models）已经取得了显著的成就。传统的无需调优的方法通常通过平均多个参考图像的图像嵌入作为注入条件来编码，但这种与图像无关的操作无法在图像之间进行...

扩散模型结合语言模型在图像生成任务中展现了卓越的可控性，能够根据人类指令进行图像处理。然而，由于缺乏多样化的指令遵循数据，模型在识别和执行用户定制指令方面仍面临挑战，尤其是在低级任务中。此外，扩散过程...

KRAFTON和韩国科学技术研究院AI研究生院的研究人员推出一种在推理阶段组合定制扩散模型的新方法TweedieMix，它用于改进多概念融合在基于扩散的图像和视频生成中的应用。简单来说，Tweedie...