「扩散图像生成」共找到 2485 篇相关文章
AI「偷学」你的数据?6大顶级机构联手提出数据保护4大分级体系
生成式AI普及,数据保护成挑战。来自多机构研究者发布论文,提出全新数据保护分级体系,分为数据不可用、隐私保护、可溯源、可删除四级,还探讨了技术、法规及面临的挑战。
何恺明等降维打击!彻底颠覆AI生图,无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow,它跳脱传统训练范式,无需预训练等,仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越,缩小了一步与多步模型性能差距。
论文解读:一个运算符能导出所有基本函数
波兰雅盖隆大学Odrzywołek发现二元算子EML,结合常数1能生成科学计算器所有标准功能。EML算子简化运算符集合、将离散问题转化为连续优化问题,但存在数值稳定性、表达式非唯一等局限。
AI太难学?清华开源一批「学习虾」,免费的AI私教团来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC,它能将技术文档转化为零门槛学习课堂,还可解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台,OpenMAIC功能强大,应用场景广泛。
从天价咨询到免费AI,夸克能改变志愿填报这门生意吗?
高考报志愿难题一直存在,天价咨询服务并非人人能享。夸克推出国内首个高考志愿大模型,免费生成志愿报告。它能理解复杂规则、把握考生需求,经多阶段训练优化,还搭载高考知识库,产品体验简便。
两个小时,10美元,Karpathy做了一个《指环王》3D游戏
Andrej Karpathy 让 Opus 5 根据《指环王》开篇文字,用 Three.js 制作三维场景,成本约 10 美元,两小时写出 5500 行代码。虽效果粗糙但有趣,他设想未来大模型能按需生成虚拟世界,不过也暴露大模型难以检查成果的问题。
SpAItial发布超逼真3D空间基础模型
德国AI初创平台SpAItial获1300万美元种子轮融资,发布超逼真3D基础模型。其核心技术能理解3D世界,可基于文本或图片生成3D场景,在多领域有革新可能,虽有竞争,但未来有望推动AI三维突破。
抢先李飞飞!世界模型能多人联机玩FPS游戏了
Odyssey公司推出世界模型Agora - 1,驱动网页版多人FPS游戏,无游戏引擎等,画面实时生成。该公司专注通用世界模型,此前业务转向主动交互,此成果解决多人游戏一致性难题,还发布多模态模型Starchild - 1。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题,混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script(MTSS)新视频描述范式,将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题,在视频理解和生成任务表现显著。
舍弃 VAE,预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗?
纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式,提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题,将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。