标签：扩散模型
别只盯着DiT，国产模型也在暗自发力！U-ViT：ViT 架构实现 Diffusion 的开山之作！
本文介绍了一种基于Vision Transformer (ViT) 的扩散模型U-ViT，该模型由清华大学、中国人民大学和北京智源的研究团队开发。U-ViT使用ViT替换了传统扩散模型...
预训练无条件扩散生成模型的 training-free 条件生成食谱（二）
极市导读本文深入探讨了无需额外训练的条件生成方法，这些方法主要利用预训练的无条件扩散模型，并通过调整采样策略来生成与给定条件相符的图像。文章重点讨...
统一transformer与diffusion！Meta融合新方法剑指下一代多模态王者
本文介绍了一种名为Transfusion的新型多模态生成模型，该模型能够同时处理离散数据（如文本或代码）和连续数据（如图像、音频和视频）。Transfusion模型通过...
MAR(Masked AutoRegressive): 破除封建迷信——谁说自回归图像生成一定需要 VQ的！
MAR模型的核心思想是利用扩散模型来建模每个像素的分布，而不是依赖于VQ技术。在扩散模型中，像素被视为连续值的token，通过自回归网络辅助生成条件变量，进...
深度解读何恺明团队新作：不用向量离散化的自回归图像生成
在本文中，作者提出了一种新的自回归图像生成模型，该模型通过使用扩散模型来建模图像词元的分布，从而提高了生成能力。自回归模型在自然语言处理（NLP）中取...
阿里「轨迹可控版Sora」，告别「抽卡」，让视频生成更符合物理规律
Tora是一种基于扩散模型的视频生成技术，由阿里的研究者开发。它采用Diffusion Transformer（DiT）架构，能够生成10到60秒的高质量视频，支持不同分辨率和纵...
Diffusion反馈强势助力CLIP秒变火眼金睛：北京智源研究院、中科院自动化所联合推出DIVA
本文介绍了一篇名为`Diffusion Feedback Helps CLIP See Better`的论文，该论文提出了一种通过自监督学习来提升CLIP（对比语言-图像预训练）模型视觉感知能力...
无限生成视频，还能规划决策，扩散强制整合下一token预测与全序列扩散
MIT CSAIL的研究团队在陈博远博士的带领下，提出了一种名为Diffusion Forcing（DF）的训练和采样范式，将全序列扩散模型与自回归大型语言模型的优势结合起来...
何恺明新工作！加入MIT的首篇论文！打破自回归图像生成瓶颈，奥赛金牌得主参与！
摘要：近日，深度学习领域的杰出研究者何恺明及其团队推出了一项突破性研究，成功地将自回归模型从矢量量化的束缚中解放出来，实现了连续值生成图像的创新。...
DiG：使用门控线性注意力机制的高效可扩展 Diffusion Transformer
本文介绍了一种新型的扩散模型——DiG（Diffusion Gated Linear Attention Transformers），由华中科技大学和字节跳动的研究团队共同开发。DiG模型通过引入门控...
晒应用是一个专注于软件和资源网站分享的导航类网站。我们致力于为用户提供最新、最热门的应用推荐和AI资源，涵盖各种AI绘画、AI制图、AI工具、AI剪辑、AI文本、AI创作、实用工具、免费软件、在线服务和在线影视导航。无论您是寻找最佳的数字工具还是想要了解最新的黑科技应用，晒应用都能满足您的需求。