
ECCV 2024 | 机器遗忘之后,扩散模型真正安全了吗?
ECCV 2024 | 机器遗忘之后,扩散模型真正安全了吗?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。
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。
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。
用扩散模型搞社交信息推荐,怎么解决数据噪声难题?现有的一些自监督学习方法效果还是有限。
近日,MIT CSAIL 的一个研究团队(一作为 MIT 在读博士陈博远)成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能力统合到了一起,提出了一种训练和采样范式:Diffusion Forcing(DF)。
想象一下你在刷短视频,系统想要推荐你可能会喜欢的内容。
只需Image Tokenizer,Llama也能做图像生成了,而且效果超过了扩散模型。
事实证明,扩散模型不仅能用于生成图像和视频,也能用于合成新程序。
超越扩散模型!自回归范式在图像生成领域再次被验证——