从单张低分辨率（LR）图像恢复出高分辨率（HR）图像 —— 即 “超分辨率”（SR）—— 已成为计算机视觉领域的重要挑战。
扩散模型（Diffusion Models, DMs）如今已成为文本生成图像的核心引擎。凭借惊艳的图像生成能力，它们正悄然改变着艺术创作、广告设计、乃至社交媒体内容的生产方式。
Mona（Multi-cognitive Visual Adapter）是一种新型视觉适配器微调方法，旨在打破传统全参数微调（full fine-tuning）在视觉识别任务中的性能瓶颈。
训练成本高昂已经成为大模型和人工智能可持续发展的主要障碍之一。
香港中文大学（深圳）的研究团队发布TASTE-Rob数据集，含100856个精准匹配语言指令的交互视频，助力机器人通过模仿学习提升操作泛化能力。团队还开发三阶段视频生成流程，优化手部姿态，显著提升视频真实感和机器人操作准确度。
仅调整5%的骨干网络参数，就能超越全参数微调效果？！
你是否设想过，仅凭几张随手拍摄的照片，就能重建出一个完整、细节丰富且可自由交互的3D场景？
视频人物抠像技术在电影、游戏、短视频制作和实时视频通讯中具有广泛的应用价值，但面对复杂背景和多目标干扰时，如何实现一套兼顾发丝级细节精度及分割级语义稳定的视频抠图系统，始终是个挑战。
虽然扩散模型在视频生成领域展现出了卓越的性能，但是视频扩散模型通常需要大量的推理步骤对高斯噪声进行去噪才能生成一个视频。这个过程既耗时又耗计算资源。例如，HunyuanVideo [1] 需要 3234 秒才能在单张 A100 上生成 5 秒、720×1280、24fps 的视频。
单张图直接就能生成可编辑的CAD工程文件！
