震撼！AI实时生成游戏，每秒20帧输出，DeepMind扩散模型最新突破一夜爆火
震撼！AI实时生成游戏，每秒20帧输出，DeepMind扩散模型最新突破一夜爆火“比Sora还震撼”，AI可以实时生成游戏了！
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6598 点击 2024-08-30 17:29
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“比Sora还震撼”，AI可以实时生成游戏了！
GameNGen 是第一个完全由神经模型驱动的游戏引擎。
来自复旦大学视觉与学习实验室的研究者们提出了一种新型的面向视频模型的对抗攻击方法 - 基于扩散模型的视频非限制迁移攻击（ReToMe-VA）。该方法采用逐时间步对抗隐变量优化策略，以实现生成对抗样本的空间不可感知性；同时，在生成对抗帧的去噪过程中引入了递归 token 合并策略，通过匹配及合并视频帧之间的自注意力 token，显著提升了对抗视频的迁移性和时序一致性。
让AI绘画模型变“乖”，现在仅需3秒调整模型参数。
在 ECCV 2024 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab 以及北京大学的研究者提出了一种原生 3D LDM 生成框架。
在人工智能领域，图像生成技术一直是一个备受关注的话题。近年来，扩散模型（Diffusion Model）在生成逼真且复杂的图像方面取得了令人瞩目的进展。然而，技术的发展也引发了潜在的安全隐患，比如生成有害内容和侵犯数据版权。这不仅可能对用户造成困扰，还可能涉及法律和伦理问题。
三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力，近年来研究者提出基于三维生成对抗网络（3D GAN）从 2D 图像中学习三维数字人，极大提高了数字人制作效率。
近日，来自加州大学尔湾分校等机构的研究人员，利用延迟掩蔽、MoE、分层扩展等策略，将扩散模型的训练成本降到了1890美元。
只需30秒，AI就能像3D建模师一样，在各种指示下生成高质量人造Mesh。
只用1890美元、3700 万张图像，就能训练一个还不错的扩散模型。