新型视频扩展方法Follow-Your-Canvas：能够将现有视频的内容扩展到更高的分辨率，并在扩展区域生成丰富的新内容
腾讯混元、香港科技大学、中国科学技术大学和清华大学的研究人员推出新型视频扩展方法Follow-Your-Canvas，它能够将现有视频的内容扩展到更高的分辨率，并在扩展区域生成丰富的新内容。这种方法特...
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新型SD模型压缩方法VQDM：通过向量量化技术，能够将大型的文本到图像扩散模型压缩到较低比特位表示，同时保持图像生成的高质量
Yandex 研究、HSE 大学、Skoltech、MIPT、Neural Magic和IST 奥地利的研究人员推出新型文本到图像扩散模型压缩方法VQDM，通过向量量化（Vector Quantiza...
新型图像生成蒸馏模型LinFusion：利用文本提示生成高分辨率的图像
新加坡国立大学学习与视觉实验室的研究人员推出新型图像生成模型LinFusion，它能够利用文本提示生成高分辨率的图像。LinFusion的核心在于它采用了一种新颖的线性注意力机制，这使得它在处理大量像...
新型视频深度估计方法DepthCrafter：为开放世界（即不受限制、多样化的现实世界场景）的视频生成时间上连贯、细节丰富的深度序列
腾讯人工智能实验室、香港科技大学和腾讯 PCG ARC 实验室的研究人员推出新型视频深度估计方法DepthCrafter，能够为开放世界（即不受限制、多样化的现实世界场景）的视频生成时间上连贯、细节丰...
不需要额外的训练！用于个性化调整扩散模型的新方法RB-Modulation
德克萨斯大学奥斯汀分校、谷歌和谷歌 DeepMind的研究人员推出一种用于个性化调整扩散模型的新方法RB-Modulation，RB-Modulation 建立在一个新颖的随机最优控制器基础上，其中样...
适用于 DiTs 模型的快速后训练向量量化方法 VQ4DiT：能够在各种资源受限的环境中高效运行，同时保持生成图像的质量。
浙江大学和vivo的研究人员推出一种适用于 DiTs 的快速后训练向量量化方法 VQ4DiT，它是一种针对扩散变换器模型（Diffusion Transformers，简称DiTs）的高效后训练矢量化...
CoRe：用于文本到图像个性化的上下文正则化文本嵌入学习
中山大学和香港理工大学的研究人员推出文本对齐新技术CoRe，它用于提升文本到图像个性化生成的效果。简单来说，CoRe技术可以帮助人工智能系统更好地理解用户通过文本提供的概念，并生成与这些概念和文本描述...
基于端到端训练的风格迁移模型CSGO：根据用户提供的文本描述和风格图像，生成具有特定风格的内容图像
InstantX Team、南京理工大学、北京航空航天大学和北京大学的研究人员推出一种基于端到端训练的风格迁移模型CSGO，它是一个用于文本到图像生成的风格迁移模型。简单来说，CSGO能够根据用户提供...
新型知识蒸馏方法DisBack：加速扩散模型的生成模型的采样速度
浙江大学、北京大学和阿里巴巴的研究人员推出新型知识蒸馏方法DisBack，它用于加速一类称为扩散模型（diffusion models）的生成模型的采样速度。扩散模型是当前非常热门的生成模型，能够生成...
谷歌推出首尾帧图生视频新方法Generative Inbetweening：在两个关键帧之间产生连贯的运动
华盛顿大学、谷歌 DeepMind和加州大学伯克利分校的研究人员推出一种用于生成视频序列的方法Generative Inbetweening，能够在两个关键帧之间产生连贯的运动。简单来说，就是给定视频...
无需额外训练的新型过渡视频生成方法TVG：在不同场景或画面之间流畅过渡的视频效果
索贝媒体智能实验室、四川大学网络科学与工程学院、数据保护与智能管理教育部重点实验室（四川大学）和中国电子科技大学的研究人员推出一种无需额外训练的新型过渡视频生成方法TVG，它是一种无需训练就能生成平滑...
新型视频生成框架ConFiner：结合多个专家模型的能力，以一种高效且无需训练的方式，生成高质量且连贯的视频内容
悉尼大学、东南大学、中南大学、上海交通大学、商汤科技研究院和香港科技大学的研究人员推出新型视频生成框架ConFiner，它通过一系列现成的扩散模型专家（diffusion model experts...
