扩散模型，迎来了一项重大新应用——像Sora生成视频一样，给神经网络生成参数，直接打入了AI的底层！
来自主题: AI技术研报
6553 点击 2024-02-25 16:00
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扩散模型，迎来了一项重大新应用——像Sora生成视频一样，给神经网络生成参数，直接打入了AI的底层！
2 月 16 日，OpenAI Sora 的发布无疑标志着视频生成领域的一次重大突破。Sora 基于 Diffusion Transformer 架构，和市面上大部分主流方法（由 2D Stable Diffusion 扩展）并不相同。
为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制，如 VAEs 的后验分布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。
近日，北大、斯坦福、以及Pika Labs发布了新的开源文生图框架，利用多模态LLM的能力成功解决文生图两大难题，表现超越SDXL和DALL·E 3
大神最新论文刚刚挂上arXiv，还是热乎的：解构扩散模型，提出一个高度简化的新架构l-DAE（小写的L）。
想要AI生成更长的视频？现在，有人提出了一个效果很不错的免调优方法，直接就能作用于预训练好的视频扩散模型。
Pika北大斯坦福联手，开源最新文本-图像生成/编辑框架！
主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。
从广角视图到微距拍摄，每一步由你来决定。
将2D扩散模型的强大图像生成能力与再绘策略的纹理对齐能力结合起来，Repaint123能够在2分钟内从零开始生成具有多视角一致性和精细纹理的高质量3D内容。