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现有的可控Diffusion Transformer方法，虽然在推进文本到图像和视频生成方面取得了显著进展，但也带来了大量的参数和计算开销。
一张图、一句提示词，万物都能乱入你随手拍的视频。
现在，要想往视频里毫无违和感地添加任何东西，只需一张图就够了。
可控视频生成，对于自动驾驶技术而言，同样非常重要。
昨日（12 月 9 日），知名社区 Reddit 发布公告，正式推出 AI 驱动的搜索工具 Reddit Answers，Reddit希望通过该功能优化平台的信息检索功能，为用户提供更高效便捷的信息获取途径。（手动狗头：作为一个内容站，没有AI搜索怎么能行呢。
Sora 的发布让广大研究者及开发者深刻认识到基于 Transformer 架构扩散模型的巨大潜力。作为这一类的代表性工作，DiT 模型抛弃了传统的 U-Net 扩散架构，转而使用直筒型去噪模型。鉴于直筒型 DiT 在隐空间生成任务上效果出众，后续的一些工作如 PixArt、SD3 等等也都不约而同地使用了直筒型架构。
11 月 11 日，字节跳动豆包大模型团队推出了最新图像编辑模型 SeedEdit，主打一句话轻松 P 图。
在NLP领域，研究者们已经充分认识并认可了表征学习的重要性，那么视觉领域的生成模型呢？最近，谢赛宁团队发表的一篇研究就拿出了非常有力的证据：Representation matters！
性能不输SOTA模型，计算开销却更低了——
视频生成模型大乱斗