「生成速度」共找到 2702 篇相关文章
专治AI生图「人脸崩坏」,8倍速碾压GPT!新版FLUX.1多方位刷新SOTA
FLUX.1 Kontext是融合即时文本图像编辑与文本到图像生成的新一代模型,支持文本与图像提示,角色一致性强,速度快达GPT - Image - 1的8倍。它能解决AI生图“人脸崩坏”等问题,评估显示性能优异。
给 AI 一张陶罐碎片图,它能还原破裂过程吗?Minimax H3 vs Seedance 2.0 Fast 实测
文章实测 MiniMax H3 和 Seedance 2.0 Fast,给模型一张破碎陶罐图,让其生成破碎过程视频。分析 H3 技术逻辑,对比两模型效率、质感和物理细节等差异,指出开放与闭源模型的特点及视频模型待解决的问题。
李飞飞又被超越了?百万「普通视频」打造通用4D世界模型!
全行业为昂贵多视角数据发愁时,中科院和CreateAI推出NeoVerse,用百万单目视频打开4D世界模型大门。它抛弃多视角数据和离线预处理,解决扩展性瓶颈,在重建速度、生成质量等方面表现出色,有丰富下游应用。
顶模 Fable 5.1发布,到底强了多少?
昨晚,Anthropic发布Fable 5.1和Mythos 5.1,这代沿用Fable 5参数,性能提升聚焦长任务,还降低缓存读取价。它在游戏、视频等多个领域表现出色,与同类模型对比进步明显,虽价格贵,但能力、速度有提升。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型,实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破,首创通用动作生成框架Being - M0,构建百万规模动作生成数据集MotionLib,研发文本驱动动作生成模型,实现人体动作向多类型人形机器人迁移,文章将发表于ICML2025。
揭秘!腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0,利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流,结合高质量数据集,经模型微调、视觉解析等步骤生成场景,经评估效果良好,为AI生成三维信息提供新路径。
谷歌Nano Banana全网刷屏,起底背后团队
谷歌开发者节目展示了Gemini 2.5 Flash Image模型,它能快速生成高质量图像、保持场景一致。文中起底背后团队成员,还介绍模型技术亮点、与Imagen对比及未来能力展望。
让AI像人类画家一样边画边想,港中文&美团让模型「走一步看一步」
在文生图和视频生成领域,现有模型处理复杂任务常出错。港中文和美团团队提出TwiG范式,将视觉生成拆解为“生成-思考-再生成”循环,经实验验证有效,有望拓展到更多领域。
NeurIPS 2025 | 北大联合小红书提出Uni-Instruct:ImageNet单步生图FID进入1.0时代!
北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收,它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法,在多项任务达最佳性能,还能用于文本到 3D 生成。
上交大 x vivo 团队:一个简单改动,让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026
上交大与 vivo 团队提出 C²FG 方法,针对当前 diffusion 模型缺稳定可控生成机制问题,通过 score 差异实现动态引导控制。实验显示,该方法能提升多维度指标,改进生成分布,揭示生成机制新方向。