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NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清华:彻底解决扩散模型反演问题

NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清华:彻底解决扩散模型反演问题

NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清华:彻底解决扩散模型反演问题

随着扩散生成模型的发展,人工智能步入了属于 AIGC 的新纪元。扩散生成模型可以对初始高斯噪声进行逐步去噪而得到高质量的采样。当前,许多应用都涉及扩散模型的反演,即找到一个生成样本对应的初始噪声。当前的采样器不能兼顾反演的准确性和采样的质量。

来自主题: AI技术研报
6407 点击    2024-11-02 17:08
新扩散模型OmniGen一统图像生成,架构还高度简化、易用

新扩散模型OmniGen一统图像生成,架构还高度简化、易用

新扩散模型OmniGen一统图像生成,架构还高度简化、易用

大型语言模型(LLM)的出现统一了语言生成任务,并彻底改变了人机交互。然而,在图像生成领域,能够在单一框架内处理各种任务的统一模型在很大程度上仍未得到探索。近日,智源推出了新的扩散模型架构 OmniGen,一种新的用于统一图像生成的多模态模型。

来自主题: AI技术研报
10399 点击    2024-10-29 13:38
比扩散模型快50倍!OpenAI发布多模态模型实时生成进展,作者还是清华校友,把休假总裁Greg都炸出来了

比扩散模型快50倍!OpenAI发布多模态模型实时生成进展,作者还是清华校友,把休假总裁Greg都炸出来了

比扩散模型快50倍!OpenAI发布多模态模型实时生成进展,作者还是清华校友,把休假总裁Greg都炸出来了

两位清华校友,在OpenAI发布最新研究—— 生成图像,但速度是扩散模型的50倍。 路橙、宋飏再次简化了一致性模型,仅用两步采样,就能使生成质量与扩散模型相媲美。

来自主题: AI资讯
2858 点击    2024-10-24 15:51
谢赛宁新作:表征学习有多重要?一个操作刷新SOTA,DiT训练速度暴涨18倍

谢赛宁新作:表征学习有多重要?一个操作刷新SOTA,DiT训练速度暴涨18倍

谢赛宁新作:表征学习有多重要?一个操作刷新SOTA,DiT训练速度暴涨18倍

在NLP领域,研究者们已经充分认识并认可了表征学习的重要性,那么视觉领域的生成模型呢?最近,谢赛宁团队发表的一篇研究就拿出了非常有力的证据:Representation matters!

来自主题: AI技术研报
3172 点击    2024-10-23 13:37
扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters

扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters

扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters

是什么让纽约大学著名研究者谢赛宁三连呼喊「Representation matters」?他表示:「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言,表征也依然有用。基于此,他们提出了 REPA,即表征对齐技术,其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」

来自主题: AI技术研报
3341 点击    2024-10-14 15:22