新技术

来自浙江大学、加州大学伯克利分校和蚂蚁集团的研究人员推出SpatialTracker，这是一种能够在三维空间中跟踪任意二维像素点的方法。它使用单目深度估计器将2D像素提升到3D，使用三平面表示法有效表...

来自康奈尔大学的研究团队推出RLCM（Reinforcement Learning for Consistency Models, 一致性模型的强化学习），RLCM提供了一种有效的方法来提升图像生成的...

来自慕尼黑工业大学的研究人员推出attribute-control，它能够对文本到图像（T2I）模型生成的图像中的特定属性进行精细控制。 项目主页 GitHub Demo 开发团队发现，在常用的基于t...

微软亚洲研究院和北京大学的研究人员推出新型图像编辑框架DesignEdit，它能够实现精确的空间感知图像编辑。开发团队借鉴了设计领域的图层概念，通过灵活应用多种操作来操控图像中的对象。我们的核心思想是...

InstantX团队推出新型文本到图像生成框架InstantStyle，它专注于在生成图像时保持一致的风格。它通过简化风格迁移的过程，使得普通用户和专业人士都能够轻松地创造具有一致风格的图像。 项目主...

来自北京大学和字节跳动的研究人员推出新型图像生成模型VAR（Visual Autoregressive Modeling，“视觉自回归建模”），VAR模型是一种基于Transformer的自回归（au...

来自阿卜杜拉国王科技大学、新加坡国立大学和瑞士人工智能实验室的研究人员推出一种简单且无需训练的方法TGATE，通过减少不必要的计算来提高效率，同时保持生成图像的质量，这对于各种需要快速高质量图像生成的...

来自纽约大学、埃利斯研究所、马里兰大学帕克分校的研究人员推出新型框架CSD，旨在理解和从图像中提取风格描述符，可以实现对图像风格的检索、归因和匹配，特别适用于Stable Diffusion模型。 G...

来自香港中文大学、上海人工智能实验室和斯坦福大学的研究人员推出CameraCtrl，它能够为文本到视频（Text-to-Video, T2V）生成模型提供精确的摄像机控制能力。在视频创作中，摄像机的移...

来自斯坦福大学、谷歌研究、图宾根大学和Stability AI的研究人员推出3D Congealing，这是一种新颖的3D感知图像对齐技术，用于处理捕捉语义相似对象的2D图像集合。 项目主页 论文 简...

来自麻省理工学院、清华大学和英伟达的研究人员推出一种条件感知神经网络（CAN），用于在图像生成模型中添加控制，它通过动态调整神经网络的权重来实现对生成图像的控制。 论文 GitHub 与之前的条件控制...

来自中国科学院大学、清华大学、西安电子科技大学和生数科技的研究人员推出FlexiDreamer，它能够从单张图片生成三维（3D）模型。 项目主页 GitHub 例如，你有一张你喜欢的动漫角色的照片，F...