「图像计算」共找到 1111 篇相关文章
d-Matrix用3D堆叠技术终结"内存墙",AI推理迎来光速时代
2025年9月Hot Chips上,d - Matrix展示3D堆叠数字内存计算技术,直击AI“内存墙”难题。其产品Corsair带宽强大,新Pavehawk架构更有性能跃升,为AI推理开辟新赛道,虽面临挑战但前景可期。
HBM Roadmap和HBM4的关键特性
文章介绍 KAIST TERALAB 公布的 HBM 技术,涵盖 HBM 路线图和 HBM4 特性。HBM 路线图展示从容量升级到计算存储融合的进化,HBM4 在电气规格、封装冷却、架构等方面有突破,AI 工具也用于研发。
前端同事看走眼了,这个“游戏网页”其实全是AI写的!
Kimi K2.5上新,集视觉理解、代码生成等能力于一体,提供四种使用模式,其中Agent集群模式提效显著。实测显示其网页生成、动效理解能力出色,下一代K3模型或用新架构KDA降低计算成本。
跑分第一,实战拉胯!GPT Image 1.5被骂惨,奥特曼这波悬了
OpenAI推出新一代旗舰图像模型GPT Image 1.5,生图能力强,免费用户可上手,开发者能调用API。它在跑分榜单成绩优异,但网友实测发现是‘高分低能’,引发吐槽。此外,其API价格降20%,此次更新是回击谷歌。
理解帮助生成?RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡,常理解强但生成弱。本文提出重建对齐(RecA)自监督后训练方法,不改动架构,用未标注图像训练,在多模型实验中提升性能,部分达SOTA。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan(潘韶武):突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合,提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中,该方法克服了POD和纯AE的局限,在复杂PDE系统预测中表现出色,或可降低大规模计算成本。
昆仑万维多模态视频生成开源,影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3,通过统一多模态上下文学习框架,实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能,在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平,为开源社区提供强大研究基座。
X-Actor 惊艳登场!长时唇动+情感同步人像动画生成
字节提出 X - Actor,一个音频驱动自回归扩散框架,能通过一张静态参考图像和一段音频生成逼真、富有情感表达的人像动画视频。其核心是两阶段解耦生成流程,实现长时间唇形同步与情感音频一致性。
从后训练回到预训练,LLM+RL 的潜力兑现有有机会走更远吗?
RL与LLM结合是重要技术方向,应用从后训练延伸至预训练。虽看似为LLM+RL带来希望,但RL本身有局限。微软等提出的RPT有潜力,不过训练语料等未广泛验证,且需大量计算资源。
Midjourney正式推出 V1 视频模型:美学细节无敌
Midjourney推出视频生成模型V1,主打高性价比、易上手。采用“图像转视频”工作方式,有两种动画和运动幅度设置。入门价每月10美元,任务成本低,未来一月或调价格,目标是实现实时交互开放世界模拟系统。