2DGS：从多视角图像重建和渲染三维场景
来自上海科技大学和图宾根大学的研究团队推出2D Gaussian Splatting（2DGS），它是一种用于从多视角图像重建和渲染三维场景的方法。 项目主页 论文 2DGS的核心思想是将3D体积简化...
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新型视频人脸超分辨率技术KEEP：让模糊不清的人脸视频变得清晰
南洋理工大学 S-Lab推出一种新型视频人脸超分辨率技术KEEP，也就是让模糊不清的人脸视频变得清晰。例如，你手里有一些老旧电影的片段，或者监控摄像头拍到的模糊人脸，这项技术能够让这些人脸在视频中变得...
新型图像生成模型Diffusion Mamba（DiM）：通过结合Mamba序列模型的效率和扩散模型的表现力，来高效生成高分辨率的图像
来自香港大学、华为诺亚方舟实验室、清华大学和上海交通大学的研究人员推出新型图像生成模型Diffusion Mamba（简称DiM），它融合了基于状态空间模型(SSM)的高效序列模型——Mamba，与扩...
新型SD加速模型PCM：解决在高分辨率、文本条件图像生成中的一些现有问题而设计
香港中文大学、 Avolution AI 、Hedra、上海人工智能实验室、商汤和斯坦福大学的研究人员推出新的SD加速模型PCM（Phased Consistency Model，分阶段一致性模型...
字节跳动推出PuLID：用于个性化文本到图像的生成
字节跳动推出PuLID，它用于个性化文本到图像（Text-to-Image，简称T2I）的生成。PuLID的全称是“Pure and Lightning ID customization”，即纯粹和闪...
一种新颖的模型微调方法DoRA：比LoRA更精细、更全面的微调策略
DoRA（Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation）是一种用于微调（fine-tuning）大型预训练模型的新方法。DoRA的核心思想是将预训练模型的权重分解为两个部...
新型图像上采样模型Inf-DiT：高效地对任何分辨率的图像进行上采样，即提高图像的分辨率而不失细节
清华大学与智谱AI的研究人员推出新型图像上采样模型Inf-DiT，它能够高效地对任何分辨率的图像进行上采样，即提高图像的分辨率而不失细节。在图像处理领域，上采样是一个重要的技术，它可以用于放大图像而不...
视频扩画方法MOTIA：根据视频内容自动学习并生成新的内容，适用于多种视频处理和创作的场景
来自香港中文大学、Avolution AI、上海人工智能实验室和商汤科技研究院的研究团队推出视频扩画方法MOTIA（Mastering Video Outpainting Through Input...
用于生成长视频的模型FreeLong：在不增加额外训练成本的情况下，让现有的短视频生成模型处理更长的视频内容
悉尼科技大学和浙江大学的研究人员推出一种用于生成长视频的模型FreeLong，它可以在不增加额外训练成本的情况下，让现有的短视频生成模型处理更长的视频内容，同时保持或提升视频的质量。FreeLong是...
新型图像分割模型EVF-SAM：利用多模态提示（即图像和文本），结合视觉-语言模型来生成指代提示，并借助SAM模型完成分割任务
华中科技大学和vivo AI 实验室的研究人员推出新型图像分割模型EVF-SAM，EVF-SAM的核心特点是它能够理解文本提示，并根据这些提示对图像中的对象进行精确分割。这项技术对于那些需要根据用户描...
GaussianObject框架：仅用四张图片就重建出高质量的3D物体
来自上海交大、华为、多伦多大学的研究人员推出GaussianObject框架，它能够仅用四张图片就重建出高质量的3D物体。这个框架利用了高斯溅射（Gaussian Splatting）技术，通过在稀疏...
ConsistentID：生成个性化人像图像时保持高度的面部身份（ID）一致性
来自 中山大学深圳校区、中山大学珠海校区、联想研究院和阿联酋起源人工智能研究院推出ConsistentID，它能够在生成个性化人像图像时保持高度的面部身份（ID）一致性。ConsistentID的核心...
