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Make U-Nets Great Again!北大&华为提出扩散架构U-DiT,六分之一算力即可超越DiT

Make U-Nets Great Again!北大&华为提出扩散架构U-DiT,六分之一算力即可超越DiT

Make U-Nets Great Again!北大&华为提出扩散架构U-DiT,六分之一算力即可超越DiT

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。

来自主题: AI技术研报
2970 点击    2024-11-15 15:09
Stability AI出官方教程了,带你轻松玩转Stable Diffusion 3.5

Stability AI出官方教程了,带你轻松玩转Stable Diffusion 3.5

Stability AI出官方教程了,带你轻松玩转Stable Diffusion 3.5

今日凌晨,Stability AI 发布了 Stable Diffusion 3.5 的提示指南。该指南提供了 Stable Diffusion 3.5 的实用提示技巧,让使用者能够快速准确地完善图像概念,更好地使用 Stable Diffusion 3.5 这一在可定制性、高效性能、多样化输出和多功能风格方面均表现出色的模型。

来自主题: AI资讯
6865 点击    2024-11-14 15:06
Scaling Laws终结,量化无用,AI大佬都在审视这篇论文

Scaling Laws终结,量化无用,AI大佬都在审视这篇论文

Scaling Laws终结,量化无用,AI大佬都在审视这篇论文

最近几天,AI 社区都在讨论同一篇论文。 UCSD 助理教授 Dan Fu 说它指明了大模型量化的方向。

来自主题: AI技术研报
3671 点击    2024-11-13 13:41
扩散模型失宠?端侧非自回归图像生成基础模型Meissonic登场,超越SDXL!

扩散模型失宠?端侧非自回归图像生成基础模型Meissonic登场,超越SDXL!

扩散模型失宠?端侧非自回归图像生成基础模型Meissonic登场,超越SDXL!

【新智元导读】刚刚,一款专为消费级显卡设计的全新非自回归掩码图像建模的文本到图像生成模型——Meissonic发布,标志着图像生成即将进入「端侧时代」。

来自主题: AI技术研报
4295 点击    2024-11-12 15:06
ControlNet作者新作:AI打光玩得更溜了!细节保留能力远高于SD1.5

ControlNet作者新作:AI打光玩得更溜了!细节保留能力远高于SD1.5

ControlNet作者新作:AI打光玩得更溜了!细节保留能力远高于SD1.5

ControlNet作者“敏神”(张吕敏),刚刚上新了一个新项目—— 名叫IC-Light V2,可以说是把AI打光这事儿玩得溜溜的。

来自主题: AI资讯
3773 点击    2024-11-05 15:22
开源的定义要变了!开源AI标准成照妖镜:Meta、谷歌家大模型只是在假装开源?

开源的定义要变了!开源AI标准成照妖镜:Meta、谷歌家大模型只是在假装开源?

开源的定义要变了!开源AI标准成照妖镜:Meta、谷歌家大模型只是在假装开源?

人工智能领域的开源问题一直存在,其中最大的争议点是到底什么样的人工智能可以称之为“开源”。开放源代码倡议(OSI)作为业内公认的开源仲裁机构,二十五年来一直负责管理开放源代码定义 (OSD)。在过去两三年中,OSI 致力于为开源 AI 制定定义和标准,以构建可供任何人用于研究、修改和共享的 AI 系统。

来自主题: AI资讯
4237 点击    2024-10-28 16:33
刚刚!Stable Diffusion 3.5最强模型全家桶来了,三个型号

刚刚!Stable Diffusion 3.5最强模型全家桶来了,三个型号

刚刚!Stable Diffusion 3.5最强模型全家桶来了,三个型号

就在刚刚,Stability AI发布了自家最强的模型Stable Diffusion 3.5,而且是一个全家桶,包含三个版本。

来自主题: AI资讯
3134 点击    2024-10-23 10:38
面向软件工程的AI智能体最新进展,复旦、南洋理工、UIUC联合发布全面综述

面向软件工程的AI智能体最新进展,复旦、南洋理工、UIUC联合发布全面综述

面向软件工程的AI智能体最新进展,复旦、南洋理工、UIUC联合发布全面综述

本篇综述的作者包括来自复旦大学 CodeWisdom 团队的研究生刘俊伟、王恺欣、陈逸轩和彭鑫教授、娄一翎青年副研究员,以及南洋理工大学的陈震鹏研究员和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校(UIUC)的张令明教授。

来自主题: AI技术研报
5047 点击    2024-09-13 10:26