「扩散生成技术」共找到 4705 篇相关文章
盛大AI研究院新作:流式生成超越非流式,一句话让虚拟人动作丝滑如真,推理延迟仅1帧
盛大AI研究院与东京大学联合提出FloodDiffusion,首个基于定制化扩散强制的流式人体动作生成框架。它能零延迟生成无限长动作序列,解决了现有方法的问题,在多数据集评估中表现优异。
AI游戏生成迎来「机制觉醒」:可自我进化的玩法设计师
文章指出当前大模型生成游戏存在玩法创新不足、评分虚高等问题。CreativeGame技术关注此问题,通过先写设计文档、激发创意、设计记忆架构等方式,让AI围绕机制持续迭代,探索可解释、可追踪、可迭代的创作范式。
终于开源升级OmniGen2,统一多模态图像生成模型,真的惊艳。
OmniGen2是强大的开源统一多模态图像生成模型,针对文本和图像模态构建独立解码路径,运用未共享参数。新架构提升处理效率和质量,在图像编辑等任务表现出色,还有多技术特点。
视频生成 vs 空间表征,世界模型该走哪条路?
随着生成模型和潜在表征技术发展,业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠,还是潜在空间抽象表征高效?Goole DeepMind的Genie 3发布,再次引发讨论,分歧也从理论走向应用。
刚刚,英伟达拟10亿美元砸向这家AI编码创企!Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日消息,英伟达拟向AI初创公司Poolside投资最高10亿美元。该公司由微软技术大佬带队,定位生成式AI与软件开发交叉领域,开发自研模型,有独特强化学习方法和技术布局。
字节跳动开源视频生成模型Alive:12B参数,个人电脑也能跑
字节跳动开源视频生成模型Alive,12B参数,支持四种模式,硬件门槛低。在评测中表现出色,技术架构精心设计,解决音视频同步等问题,虽有小瑕疵,但更适合普通玩家。
英伟达、港大等发布创新KV缓存,实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型,英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算,还提出基于置信度的平行解码策略,测试显示能加速且保持生成质量。
加速200倍,单显卡1.8秒生成5秒高清视频!清华与Vidu解开了视频扩散模型的速度枷锁
清华、生数科技与伯克利联手用TurboDiffusion解开视频扩散模型速度枷锁。它改造注意力机制、引入步数蒸馏和量化策略,在多模型测试中加速100 - 205倍,且画质几乎无损。
这个扩散LLM太快了!没有「请稍后」,实测倍速于Gemini 2.5 Flash
AI初创公司Inception Labs推出首款专为聊天定制的商业级扩散LLM——Mercury。它速度超快、效率高,能实时响应对话。实测显示其速度优于Gemini 2.5 Flash等,不过生成质量有待提升。
干掉 90% 的 BI 工程师:自动生成 SQL、洞察、预测,连图表都帮你画好
介绍了基于LLM和RAG的结构化数据问答系统,它能将查询转化为SQL语句执行,生成数据图表及分析。其看板用法新颖,可进一步分析、预测,免去大部分BI工作,对非技术分析人员友好。