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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

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

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

AI作画、生视频,可以「自己救自己」了?! 当大家还在为CFG(无分类器引导)的参数搞到头秃,却依然得到一堆“塑料感”废片而发愁时,来自清华大学、阿里巴巴AMAP(高德地图)、中国科学院自动化研究所的研究团队,推出全新方法S²-Guidance (Stochastic Self-Guidance)。

来自主题: AI技术研报
5121 点击    2025-08-23 16:04
南洋理工&普渡大学提出CFG-Zero*:在Flow Matching模型中实现更稳健的无分类器引导方法

南洋理工&普渡大学提出CFG-Zero*:在Flow Matching模型中实现更稳健的无分类器引导方法

南洋理工&普渡大学提出CFG-Zero*:在Flow Matching模型中实现更稳健的无分类器引导方法

本篇论文是由南洋理工大学 S-Lab 与普渡大学提出的无分类引导新范式,支持所有 Flow Matching 的生成模型。目前已被集成至 Diffusers 与 ComfyUI。

来自主题: AI技术研报
8013 点击    2025-04-09 15:40
陈天奇团队LLM结构化生成新引擎XGrammar:百倍加速、近零开销

陈天奇团队LLM结构化生成新引擎XGrammar:百倍加速、近零开销

陈天奇团队LLM结构化生成新引擎XGrammar:百倍加速、近零开销

不管是编写和调试代码,还是通过函数调用来使用外部工具,又或是控制机器人,都免不了需要 LLM 生成结构化数据,也就是遵循某个特定格式(如 JSON、SQL 等)的数据。 但使用上下文无关语法(CFG)来进行约束解码的方法并不高效。针对这个困难,陈天奇团队提出了一种新的解决方案:XGrammar。

来自主题: AI资讯
7110 点击    2024-11-26 14:18