
千帧长视频时代到来!MIT全新扩散算法让任意模型突破时长极限
千帧长视频时代到来!MIT全新扩散算法让任意模型突破时长极限进入到 2025 年,视频生成(尤其是基于扩散模型)领域还在不断地「推陈出新」,各种文生视频、图生视频模型展现出了酷炫的效果。其中,长视频生成一直是现有视频扩散的痛点。
进入到 2025 年,视频生成(尤其是基于扩散模型)领域还在不断地「推陈出新」,各种文生视频、图生视频模型展现出了酷炫的效果。其中,长视频生成一直是现有视频扩散的痛点。
过去几年间,Transformer 架构已经取得了巨大的成功,同时其也衍生出了大量变体,比如擅长处理视觉任务的 Vision Transformer(ViT)。本文要介绍的 Body Transformer(BoT) 则是非常适合机器人策略学习的 Transformer 变体。
基于 Diffusion Transformer(DiT)又迎来一大力作「Flag-DiT」,这次要将图像、视频、音频和 3D「一网打尽」。
它通过将压缩记忆(compressive memory)整合到线性注意力机制中,用来处理无限长上下文
谷歌又放大招了,发布下一代 Transformer 模型 Infini-Transformer。
现在,AI 大模型已经疯狂到这种地步了吗?此时此刻,正有两个 Claude 模型在无休止地对话,它们在探索整个宇宙的奥妙。
目前,Video Pose Transformer(VPT)在基于视频的三维人体姿态估计领域取得了最领先的性能。近年来,这些 VPT 的计算量变得越来越大,这些巨大的计算量同时也限制了这个领域的进一步发展,对那些计算资源不足的研究者十分不友好。例如,训练一个 243 帧的 VPT 模型通常需要花费好几天的时间,严重拖慢了研究的进度,并成为了该领域亟待解决的一大痛点。
哈工大联合度小满推出针对多模态模型的自适应剪枝算法 SmartTrim,论文已被自然语言处理顶级会议 COLING 24 接收。
2 月 16 日,OpenAI Sora 的发布无疑标志着视频生成领域的一次重大突破。Sora 基于 Diffusion Transformer 架构,和市面上大部分主流方法(由 2D Stable Diffusion 扩展)并不相同。
我们接连被谷歌的多模态模型 Gemini 1.5 以及 OpenAI 的视频生成模型 Sora 所震撼到,前者可以处理的上下文窗口达百万级别,而后者生成的视频能够理解运动中的物理世界,被很多人称为「世界模型」。