刚拿下NeurIPS最佳论文，字节就开源VAR文生图版本，拿下SOTA击败扩散模型
刚拿下NeurIPS最佳论文，字节就开源VAR文生图版本，拿下SOTA击败扩散模型自回归文生图，迎来新王者——
来自主题: AI技术研报
2813 点击 2025-01-04 12:48
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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。
近年来许多论文研究了基于扩散模型的定制化生成，即通过给定一张或几张某个概念的图片，通过定制化学习让模型记住这个概念，并能够生成这个概念的新视角、新场景图片。
对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击，可以用于评估大型视觉语言模型（VLMs）的对抗鲁棒性，从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。然而，现有的基于迁移的对抗攻击由于需要大量迭代和复杂的方法结构，导致成本较高
近些年来，以 Stable Diffusion 为代表的扩散模型为文生图（T2I）任务树立了新的标准，PixArt，LUMINA，Hunyuan-DiT 以及 Sana 等工作进一步提高了图像生成的质量和效率。然而，目前的这些文生图（T2I）扩散模型受限于模型尺寸和运行时间，仍然很难直接部署到移动设备上。
扩散模型在可控图像生成方面取得了空前进展，包括图像修补 ，图像着色和图像编辑。基于扩散模型的生成方案可以显著降低劳动力成本，尤其是在基于参考图像序列着色任务上，它可用于漫画创作，动画制作和黑白电影着色。
在时间序列预测领域，当前主流的扩散方法还是传统的基于噪声的方法，未能充分利用自回归技术实现时间序列建模。
具备原生中文理解能力，还兼容Stable Diffusion生态。 最新模型结构Bridge Diffusion Model来了。 与Dreambooth模型结合，它生成的穿中式婚礼礼服的歪国明星长这样。
因为流匹配的公式很简单，并且生成样本的路径很直接，最近越来越受研究者们的欢迎，于是很多人都在问： 「到底是扩散模型好呢？还是流匹配好？」
近年来，扩散模型（Diffusion Models）已成为生成模型领域的研究前沿，它们在图像生成、视频生成、分子设计、音频生成等众多领域展现出强大的能力。