扩散模型凭借其在图像生成方面的出色表现，开启了生成式模型的新纪元。诸如 Stable Diffusion，DALLE，Imagen，SORA 等大模型如雨后春笋般涌现，进一步丰富了生成式 AI 的应用前景。然而，当前的扩散模型在理论上并非完美，鲜有研究关注到采样时间端点处未定义的奇点问题。此外，奇点问题在应用中导致的平均灰度等影响生成图像质量的问题也一直未得到解决。
微软高层大变动。一切都由纳德拉任命新AI主管引发。 这不，上周DeepMind联创苏莱曼刚成为微软全新AI部门CEO—— 这周，必应负责人就突然被宣布：卸任了。
Stable Diffusion 3 还没全面开放，这家公司的代码生成模型先来了。本周一，Stability AI 开源了小体量预训练模型 Stable Code Instruct 3B。
内部核心员工出走频繁，外部投资者不断丧失信心，成立于 2019 年的 AI 初创公司 Stability AI 还能推出伟大的产品吗？
最新消息，Stable Diffusion核心研究团队已集体辞职！名单包括研究团队领导、论文一作Robin Rombach，共同一作Andreas Blattmann，以及另一位作者Dominik Lorenz。
受人类视觉系统的启发，MVDiffusion++结合计算方法高保真和人类视觉系统灵活性，可以根据任意数量的无位姿图片， 生成密集、高分辨率的有位姿图像，实现了高质量的3D模型重建。
3D 生成领域迎来新的「SOTA 级选手」，支持商用和非商用。Stability AI 的大模型家族来了一位新成员。昨日，Stability AI 继推出文生图 Stable Diffusion、文生视频 Stable Video Diffusion 之后，又为社区带来了 3D 视频生成大模型「Stable Video 3D」（简称 SV3D）。
Stable Diffusion背后公司Stability AI又上新了。 这次带来的是图生3D方面的新进展： 基于Stable Video Diffusion的Stable Video 3D（SV3D），只用一张图片就能生成高质量3D网格。
【新智元导读】利用文本生成图片（Text-to-Image, T2I）已经满足不了人们的需要了，近期研究在T2I模型的基础上引入了更多类型的条件来生成图像，本文对这些方法进行了总结综述。
年 5 月，动动鼠标就能让图片变「活」得研究 DragGAN 吸引了 AI 圈的关注。通过拖拽，我们可以改变并合成自己想要的图像，比如下图中让一头狮子转头并张嘴！
