拯救4bit扩散模型精度，仅需时间特征维护——以超低精度量化技术重塑图像内容生成！
来自主题: AI技术研报
8987 点击 2024-06-20 11:26
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
搜索
拯救4bit扩散模型精度，仅需时间特征维护——以超低精度量化技术重塑图像内容生成！
语言将是获得更智能系统的重要组成部分。
在三维生成建模的研究领域，现行的两大类 3D 表示方法要么基于拟合能力不足的隐式解码器，要么缺乏清晰定义的空间结构难以与主流的 3D 扩散技术融合。来自中科大、清华和微软亚洲研究院的研究人员提出了 GaussianCube，这是一种具有强大拟合能力的显式结构化三维表示，并且可以无缝应用于目前主流的 3D 扩散模型中。
3D生成是生成式人工智能和计算机图形学领域最引人注目的话题之一，符合影视、游戏标准的3D生成尤其受产业界关注。在生产流程中，一般品类的3D资产往往通过手工建模或者扫描的方式制作。但作为3D资产的一个重要类别，服装资产的往往来源于平面板片与物理模拟等流程，而不是直接在3D上建模。
没想到……Stable Diffusion 3开源即出现翻车案例。 生成一个躺在草地上的女孩，结果长这样？
360 度场景生成是计算机视觉的重要任务，主流方法主要可分为两类，一类利用图像扩散模型分别生成 360 度场景的多个视角。由于图像扩散模型缺乏场景全局结构的先验知识，这类方法无法有效生成多样的 360 度视角，导致场景内主要的目标被多次重复生成，如图 1 的床和雕塑。
当前大家常见的视频生成是酱婶儿的：
由腾讯音乐娱乐的Lyra Lab团队开发的Muse 开源系列项目，它的最后一个模块终于来了——MusePose ！发布后却真诚致谢阿里的项目？
怎样才能将可爱又迷人的柯基与柴犬的图像进行区分？
天津大学与南京大学联合团队在CVPR 2024上发表了LPSNet项目，提出了一种端到端的无透镜成像下的3D人体姿态和形状估计框架，通过多尺度无透镜特征解码器和双头辅助监督机制，直接从编码后的无透镜成像数据中提取特征并提高姿态估计的准确度。