百科

来自加州大学伯克利分校、牛津大学、哈佛大学、卡耐基梅隆大学、香港大学、加州大学戴维斯分校的研究人员推出数据生成管道Gen4Gen，它用于创建一个名为MyCanvas的数据集，旨在提高文本到图像扩散模型...

来自不列颠哥伦比亚大学和Google DeepMind研究人员提出创新人工智能系统Genie，它能够从互联网上的未标记视频数据中学习，生成可交互的虚拟环境。Genie的核心功能是将文本、合成图像、照片...

来自莫纳什大学、英伟达、威斯康星大学麦迪逊分校、加州理工学院的研究人员推出T-Stitch，它是一种用于加速预训练扩散模型采样过程的方法。 项目主页 GitHub 扩散模型是一类在图像生成领域表现出色...

来自清华大学和微软亚洲研究院的研究人员推出新型3D重建技术MVD2，它专门针对多视角扩散（Multiview Diffusion，简称MVD）图像进行高效的三维形状重建。 论文地址 MVD是一种新兴的...

来自香港科技大学与小冰AI的研究人员推出名为“子对象级图像标记化”（subobject-level image tokenization）的新方法，这是一种用于计算机视觉模型的图像处理技术。这种方法受...

特拉维夫大学、英伟达和卡内基梅隆大学的研究人员推出新型多视角图像编辑技术QNeRF（Query Neural Radiance Field），这项技术旨在解决在对同一场景从多个视角拍摄的图像集进行编辑...

来自清华大学、上海人工智能实验室、上海启智研究院的研究人员推出GeneOH Diffusion，它旨在解决手-物体交互（HOI）去噪的问题。在手-物体交互中，我们经常需要准确地追踪手部动作，尤其是在游...

来自Snap、特伦托大学、加州大学默塞德分校、布鲁诺·凯斯勒基金会的研究人员推出新型视频生成模型Snap Video，此模型基于Transformer架构，目标是将文本描述转换成高质量的视频内容。 项...

来自特拉维夫大学、赖希曼大学的研究人员推出新型图像编辑框架Differential Diffusion，此框架的核心特点是能够让用户对图像的每个像素或区域进行不同程度的编辑，这在以往的图像编辑技术中是...

来自中国台湾的研究人员推出新型实时目标检测系统YOLOv9，通过引入可编程梯度信息（Programmable Gradient Information, PGI）和一种新的轻量级网络架构——广义高效层...

来自Leonardo AI的研究人员推出ToDo（Token Downsampling），它是为了提高高分辨率图像生成的效率而设计的。这种方法主要是为了解决图像扩散模型在处理大图像时面临的时间和内存限...

D-Flow框架是一种用于控制生成过程的方法，通过在流中进行微分来控制生成过程，以优化源（噪声）点。该方法的主要局限是生成时间相对较长（通常需要5-15分钟），这可能会在某些应用中限制其使用。 论文地...