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ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑

ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑

ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑

自 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型 (Diffusion models) 席卷图像生成领域以来,文本到图像的生成技术取得了长足进步。但它们往往只能根据精确的文字或图片提示作图,缺乏真正读懂图像与文本、在多模 态上下文中推理并创作的能力。能否让模型像人类一样真正读懂图像与文本、完成多模态推理与创作,一直是学术界和工业界关注的热门问题。

来自主题: AI技术研报
6348 点击    2025-07-16 15:19
EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案

EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案

EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案

近年来,随着扩散模型(Diffusion Models)和扩散 Transformer(DiT)在视频生成领域的广泛应用,AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型,已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容,为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。

来自主题: AI技术研报
5835 点击    2025-07-14 10:42
扩散语言模型写代码!速度比自回归快10倍

扩散语言模型写代码!速度比自回归快10倍

扩散语言模型写代码!速度比自回归快10倍

谁说扩散模型只能生成图像和视频?现在它们能高质量地写代码了,速度还比传统大模型更快!Inception Labs推出基于扩散技术的全新商业级大语言模型——Mercury。

来自主题: AI技术研报
6545 点击    2025-07-11 12:02
Diffusion约2倍无损加速!训练-推理协同的缓存学习框架来了| HKUST&北航&商汤

Diffusion约2倍无损加速!训练-推理协同的缓存学习框架来了| HKUST&北航&商汤

Diffusion约2倍无损加速!训练-推理协同的缓存学习框架来了| HKUST&北航&商汤

面对扩散模型推理速度慢、成本高的问题,HKUST&北航&商汤提出了全新缓存加速方案——HarmoniCa:训练-推理协同的特征缓存加速框架,突破DiT架构在部署端的速度瓶颈,成功实现高性能无损加速。

来自主题: AI技术研报
6471 点击    2025-07-06 15:05
画到哪,动到哪!字节跳动发布视频生成「神笔马良」ATI,已开源!

画到哪,动到哪!字节跳动发布视频生成「神笔马良」ATI,已开源!

画到哪,动到哪!字节跳动发布视频生成「神笔马良」ATI,已开源!

近年来,随着扩散模型(Diffusion Models)、Transformer 架构与高性能视觉理解模型的蓬勃发展,视频生成任务取得了令人瞩目的进展。从静态图像生成视频的任务(Image-to-Video generation)尤其受到关注,其关键优势在于:能够以最小的信息输入生成具有丰富时间连续性与空间一致性的动态内容。

来自主题: AI技术研报
6400 点击    2025-07-03 10:07
ICML 2025 Spotlight | 清华朱军组&NVIDIA提出DDO:扩散/自回归模型训练新范式,刷新图像生成SOTA

ICML 2025 Spotlight | 清华朱军组&NVIDIA提出DDO:扩散/自回归模型训练新范式,刷新图像生成SOTA

ICML 2025 Spotlight | 清华朱军组&NVIDIA提出DDO:扩散/自回归模型训练新范式,刷新图像生成SOTA

清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化(DDO)。

来自主题: AI技术研报
5888 点击    2025-07-02 10:33
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

扩散模型(Diffusion Models, DMs)近年来展现出巨大的潜力,在计算机视觉和自然语言处理等诸多任务中取得了显著进展,而异常检测(Anomaly Detection, AD)作为人工智能领域的关键研究任务,在工业制造、金融风控、医疗诊断等众多实际场景中发挥着重要作用。

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5476 点击    2025-07-01 10:55
无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention

无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention

无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention

在高质量视频生成任务中,扩散模型(Diffusion Models)已经成为主流。然而,随着视频长度和分辨率的提升,Diffusion Transformer(DiT)模型中的注意力机制计算量急剧增加,成为推理效率的最大瓶颈。

来自主题: AI技术研报
5926 点击    2025-06-28 16:09
人民大学&字节Seed:利用μP实现Diffusion Transformers高效扩展

人民大学&字节Seed:利用μP实现Diffusion Transformers高效扩展

人民大学&字节Seed:利用μP实现Diffusion Transformers高效扩展

近年来,diffusion Transformers已经成为了现代视觉生成模型的主干网络。随着数据量和任务复杂度的进一步增加,diffusion Transformers的规模也在快速增长。然而在模型进一步扩大的过程中,如何调得较好的超参(如学习率)已经成为了一个巨大的问题,阻碍了大规模diffusion Transformers释放其全部的潜能。

来自主题: AI技术研报
6829 点击    2025-06-26 15:52
CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+:用单步扩散模型修复 3D 重建伪影

CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+:用单步扩散模型修复 3D 重建伪影

CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+:用单步扩散模型修复 3D 重建伪影

在 3D 重建领域,无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting(3DGS),在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题:视角一旦偏离训练相机位置,图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影,严重影响实际应用。

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7907 点击    2025-06-23 14:45