
挖掘DiT的位置解耦特性,Personalize Anything免训练实现个性化图像生成
挖掘DiT的位置解耦特性,Personalize Anything免训练实现个性化图像生成,清华大学、北京航空航天大学团队推出了全新的架构设计 ——Personalize Anything,它能够在无需训练的情况下,完成概念主体的高度细节还原,支持用户对物体进行细粒度的位置操控,并能够扩展至多个应用中,为个性化图像生成引入了一个新范式。
,清华大学、北京航空航天大学团队推出了全新的架构设计 ——Personalize Anything,它能够在无需训练的情况下,完成概念主体的高度细节还原,支持用户对物体进行细粒度的位置操控,并能够扩展至多个应用中,为个性化图像生成引入了一个新范式。
个性化图像生成是图像生成领域的一项重要技术,正以前所未有的速度吸引着广泛关注。它能够根据用户提供的独特概念,精准合成定制化的视觉内容,满足日益增长的个性化需求,并同时支持对生成结果进行细粒度的语义控制与编辑,使其能够精确实现心中的创意愿景。
文本到图像(Text-to-Image, T2I)生成任务近年来取得了飞速进展,其中以扩散模型(如 Stable Diffusion、DiT 等)和自回归(AR)模型为代表的方法取得了显著成果。然而,这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量,导致计算成本高昂、落地困难,难以高效地应用于实际生产环境。
Manus居然成功火到国外了,内销转出口了?今天开始,在X和Reddit上的外国网友中,Manus的讨论声量开始变大了!拿到邀请码的歪果网友实测后赞叹:Manus太好用了。而各种开源复现项目也如雨后春笋一般冒出,人气持续爆棚。
Intangible,现已获得 400 万美元的种子资金支持,提供了一款 AI 驱动的创意工具,让用户通过文本提示创建 3D 世界概念,助力跨行业创意专业人士。a16z Speedrun、Crosslink Capital 和几位天使投资者领投了本轮融资。
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。
针对视频生成中的运动一致性难题,Meta GenAI团队提出了一个全新框架VideoJAM。VideoJAM基于主流的DiT路线,但和Sora等纯DiT模型相比,动态效果直接拉满:
苹果最新论文揭露,或许它们看起来不会像机器人,或许它们将无处不在!苹果放出来一个台灯机器人以做展示,火遍reddit、X等平台。
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。