「图像重建」共找到 568 篇相关文章
让AI作画自己纠错!随机丢模块就能提升生成质量,告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法,通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参,在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性,且计算高效。
腾讯开源Stand-In!轻量级身份保留视频生成新突破
生成符合指定身份的高保真视频挑战大,现有方法依赖大参数且兼容性不足。腾讯开源轻量级、即插即用的Stand - In框架,在身份保留文本生成视频任务中性能先进,兼容性强,有广阔应用潜力。
智源新出OmniGen2开源神器,一键解锁AI绘图「哆啦 A 梦」任意门
2024年9月智源研究院发布统一图像生成模型OmniGen,获社区好评。近期OmniGen升级为OmniGen2,增强多方面能力且全面开源。它采用新架构与策略,有反思机制,玩法丰富,还推出新基准优化部署。
开源人工智能:数字主权的基石
随着人工智能重塑各领域,数字主权成现实需求。开源人工智能可检查、可解释,能助力各国治理、审核和建设AI系统,是实现自主可控、激发创新、重建信任的关键,为数字主权各维度提供支持。
用大模型检测工业品异常,复旦腾讯优图新算法入选CVPR 2025
AI模型用于工业异常检测获新SOTA,相关论文中稿CVPR 2025。复旦大学、腾讯优图实验室等机构研究人员设计基于扩散模型的少样本异常图像生成新模型DualAnoDiff,实验显示其性能更优。
CVPR 2025 Tutorial:从视频生成到世界模型 | MMLab@NTU团队&快手可灵等联合呈现
图像生成普及,视频生成也有高质量发展,可灵、Sora等模型不断拓宽边界。CVPR 2025 Tutorial将探讨视频生成能否成世界模型桥梁、具身智能核心能力等问题,汇聚一线研究者分享。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」,像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images,让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式,提出核心技术框架,解决视觉推理局限,实验效果好,未来有望在多领域突破。
从海外断供到全国产闭环,安世中国做对了什么?
安世中国在2025年9月30日遭海外断供晶圆后,于次年8月23日新品全球发布会公开亮相。其从组织、供应链、研发、渠道四方面重构,取得12英寸量产等成果,还给出未来路线图,有重大产业意义。
只看图片就能学会压缩Token!浙大&阿里新框架多轮VQA压缩率90%,精度不掉|CVPR 2026
多轮视觉问答成LVLM推理效率“照妖镜”,现有压缩方法在多轮场景翻车。浙大宋明黎教授团队与阿里联合提出MetaCompress框架,可根据图像生成最优压缩映射,实验验证其效果优,能平衡压缩率与精度。
重新认识具身行业,从自变量的这封邀请函开始
具身智能行业存在评分、技能、样品、商业四大‘气泡’,即认知偏差。自变量机器人将在发布会上戳破‘气泡’,打破认知差,重建评价标准。行业‘拐点时刻’需大脑能力突破、真实场景稳定运行、跑通ROI闭环。