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最近，扩散模型在生成模型领域异军突起，凭借其独特的生成机制在图像生成方面大放异彩，尤其在处理高维复杂数据时优势明显。然而，尽管扩散模型在图像生成任务中表现优异，但在图像目标移除任务中仍然面临诸多挑战。现有方法在移除前景目标后，可能会留下残影或伪影，难以实现与背景的自然融合。
把扩散模型的生成能力与 MCTS 的自适应搜索能力相结合，会是什么结果？
视频扩散模型新综述来了，覆盖300+文献的那种。
SANA 1.5是一种高效可扩展的线性扩散Transformer，针对文本生成图像任务进行了三项创新：高效的模型增长策略、深度剪枝和推理时扩展策略。这些创新不仅大幅降低了训练和推理成本，还在生成质量上达到了最先进的水平。
对于 LLM，推理时 scaling 是有效的！这一点已经被近期的许多推理大模型证明：o1、o3、DeepSeek R1、QwQ、Step Reasoner mini……
划时代的突破来了！来自NYU、MIT和谷歌的顶尖研究团队联手，为扩散模型开辟了一个全新的方向——测试时计算Scaling Law。其中，谢赛宁高徒为共同一作。
降低扩散模型生成的计算成本，性能还保持在高水平！ 最新研究提出一种用于极低位差分量化的混合精度量化方法。
将扩散模型量化到1比特极限，又有新SOTA了！ 来自北航、ETH等机构的研究人员提出了一种名为BiDM的新方法，首次将扩散模型（DMs）的权重和激活完全二值化。
自回归文生图，迎来新王者——
只需一张图，就能生成高质量、广范围的3D场景！ 泰迪熊、花园、山谷都从平面图片变成了仿佛触手可及的立体物品。