「图扩散架构」共找到 2260 篇相关文章
浙大提出Translution：统一Self-attention和Convolution，ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日，浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution，融合Self - Attention与Convolution优势，实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升，但对算力要求更高。
一键开关灯！谷歌用扩散模型，将电影级光影控制玩到极致
Google推出LightLab项目，可从单张图像精准控制光影，解决传统光影控制难题。其通过特殊数据集微调扩散模型，让模型学会控制光照，还介绍了方法、后处理流程等，实验显示表现优，有多种应用。
DeepSeek多模态新范式：一张图压缩7056倍，思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考，弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构，信息压缩率达7056倍，训练分三阶段，测试中表现出色，也存在局限。
你要做旁观者，还是定义者？中关村两院全球寻找「AI时代架构师」
中关村两院（北京中关村学院与中关村人工智能研究院）一体两院、融合发展，现全球招募AI时代架构师，包括领军人才、青年科学家、应届博士/博后等，介绍了招聘方向及优厚待遇，还将召开人才闭门交流会。
奥特曼宣判Transformer死刑！ AGI两年内降临，下一代架构已在路上
奥特曼在访谈中表示未来将有全新底层架构取代Transformer，还称AGI两年内降临，编程智能体是下一个引爆点。他回忆OpenAI草创期，还给出诸多判断，“后Transformer”竞赛也已打响。
推理效率狂飙60倍：DiDi-Instruct让扩散大模型16步超越千步GPT
普渡大学等研究者提出 DiDi-Instruct 后训练方法，可将扩散大语言模型推理加速 60 倍，超越传统 GPT 模型。该方法实现推理效率与效果双提升，为大语言模型落地提供新方案。
Depth Anything再出新作！浙大&港大出品：零样本，优化任意深度图
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，融合深度传感器数据与AI深度图，一键补洞、降噪、提分辨率。无需额外训练，可提升3D模型深度质量，零样本刷新多项深度处理纪录。
一句话画出整张架构图？这款 2k star 开源 AI 画板，真能帮你告别熬夜改流程图吗？
Smart Excalidraw是基于Excalidraw的智能绘图工具，用自然语言就能绘制专业图表。它能解决传统绘图语法难记、排版耗时等痛点，具备AI驱动、独创连接算法等功能，适合多类人群使用。
13人干翻Transformer！新架构SSA算力暴减千倍，成本仅Opus 5%
一款基于SSA架构的AI模型SubQ横空出世，其上下文高达1200万Token，计算量比Transformer暴减1000倍，成本不到Claude Opus的5%。打造它的Subquadratic公司仅13人，产品发布后引发AI社区不同反应。
首创双NPU架构一鸣惊人！联发科天玑9500重磅加码主动式AI体验
联发科天玑9500首创超性能+超能效双NPU架构，让AI始终在线，融入用户操作。其输出性能、上下文窗口等有显著提升，还解决了模型加载慢等问题，与多厂商合作推动端侧AI落地。