新技术

来自香港科技大学、腾讯混元团队和清华大学的研究团队推出Follow-Your系列新框架Follow-Your-Emoji，这是一种基于扩散模型的肖像动画框架。简单来说，它可以根据一系列目标表情和动作标...

Snap和罗格斯大学的研究人员推出新型图像生成模型的权重量化技术BitsFusion。简单来说，就是研究者们开发了一种方法，可以把一个用来生成图片的复杂模型（叫做扩散模型）的参数量大大减少，同时还能让...

Controlnet作者lllyasviel的新开源项目Omost，这是一个将大语言模型的编程能力转化为图像合成能力的项目。项目名称“Omost”（发音类似于“almost”，意为“几乎”）蕴含双重意...

腾讯推出PosterLLaVa系统，它是一个统一的多模态布局生成器，利用多模态大语言模型（MLLM）来自动化图形设计中的布局生成任务。布局生成是图形设计中非常关键的一环，它需要以一种视觉上令人愉悦且遵...

浙江大学、飞步科技、宁波港和腾讯数据平台的研究人员推出新技术Search_T2V，旨在改善文本到视频（Text-to-Video, T2V）合成的质量和真实感。该技术通过搜索现有的视频资源作为运动先验...

阿里推出新型视频生成框架I4VGen，这是一个无需训练（training-free）且即插即用（plug-and-play）的视频扩散推理框架，它通过强化图像技术来提升文本到视频（text-to-vi...

南京大学和腾讯人工智能实验室的研究人员推出人像视频生成框架V-Express，它用于生成高质量的人像视频。这项技术特别关注于如何平衡不同控制信号（如文本、音频、参考图像、姿态、深度图等）的强弱，以便在...

英伟达和阿尔托大学的研究人员推出Autoguidance，改进图像生成扩散模型的性能，特别是通过一种新颖的方法来控制图像质量、结果的变化性以及与给定条件（如类别标签或文本提示）的一致性。扩散模型是一种...

华中科技大学、 阿里巴巴和中国科学技术大学的研究人员推出创新框架UniAnimate，它专门用于生成高质量、时间连贯的人类图像动画视频。UniAnimate通过结合统一的视频扩散模型、统一的噪声输入和...

中国科学院大学人工智能学院、中国科学院自动化研究所模式识别新实验室和腾讯AI实验室的研究人员推出ZeroSmooth，它能够提升预训练视频扩散模型生成高帧率视频的能力，而无需额外的训练数据和参数更新...

浙江大学、博洛尼亚大学、蚂蚁集团和Rock Universe的研究人员推出一种先进的视频深度估计方法ChronoDepth，它通过结合视频生成模型的先验知识，有效地提高了深度估计的准确性和时间一致性...

清华大学和AVAR的研究人员推出新型图像到3D框架Unique3D，它能够从单视图图像高效生成高质量的3D网格模型。Unique3D的核心优势在于它能够在短时间内生成高保真度、细节丰富且具有强泛化能力...