文生图模型

俄罗斯国家研究型高等经济大学的研究人员推出新方法NCPPO，它用于改善文本到图像的扩散模型（Diffusion Models），使其生成的图像更加符合人类的偏好。扩散模型是一种生成模型，它们通过逐步去...

来自特拉维夫大学和Snap的研究人员推出Bounded Attention，它旨在解决文生图模型在生成包含多个主题（subjects）的图像时遇到的挑战。这些模型通常难以准确地捕捉到复杂输入提示中的意...

Flex.2-preview 是一款开源的文本到图像扩散模型，具有 80 亿参数，支持通用控制和图像修复功能。它基于 Flux.1 Schnell 微调而成，旨在为用户提供更灵活、更强大的图像生成能力...

宾夕法尼亚大学和加州大学圣塔芭芭拉分校的研究人员推出基准测试CommonsensenT2I，用于评估文生图模型（T2I）生成符合现实生活常识的图像的能力。简单来说，就是研究这些模型是否能够根据文字描述...

来自俄罗斯Yandex、斯科尔科沃科学技术学院、莫斯科国立大学和高等经济学院的研究团队推出新型的、适用于生产环境的文本到图像级联扩散模型YaART（Yet Another Art Rendering ...

韩国科学技术院推出一种针对文本到图像模型的一次性个性化定制技术TextBoost，这种方法使用单个参考图像，通过微调文本编码器，来生成与文本提示相匹配的定制化图像。例如，你想要通过一段描述来生成一张图...

巴伊兰大学、英伟达和特拉维夫大学的研究人员推出新型文生图模型CountGen，它能够根据文本提示准确地生成指定数量的对象。在以往的技术中，尽管文本到图像的扩散模型取得了巨大成功，但它们在控制生成图像中...

苹果提出了新的文生图模型架构DiT-Air和DiT-Air-Lite，旨在提高模型的参数效率和生成性能。其论文主要研究了扩散模型（Diffusion Models）在文本到图像生成任务中的架构设计、文...

大型生成模型（如大语言模型LLMs和文本到图像扩散模型T2Is）的能力不断增强，但其日益广泛的部署也引发了对可靠性和安全性的担忧。为了解决这些问题，研究人员提出了通过引导模型激活来控制模型生成的方法...

Collov Labs 最近在8块H100 GPU上训练了一周时间，推出了新的非自回归掩码图像建模的文本到图像合成模型——Monetico。这款模型能够生成高分辨率图像，并且被设计为在消费级显卡上高效...

在视觉领域，自回归模型的扩展并没有像在大语言模型中那样取得显著的成功。为了探索这一问题，Google DeepMind 和麻省理工学院的研究人员进行了一项研究，重点探讨了两个关键因素：模型是使用离散还...

罗切斯特大学、普渡大学、延世大学、腾讯 AI 实验室和华盛顿大学的研究人员推出半策略偏好优化方法SePPO，用于优化和微调扩散模型（如用于生成图像的模型），使其更好地符合人类的审美和偏好，而无需依赖外...