标签：扩散模型
扩散模型、最优传输存在什么关系？法国数学家4页论文引网友围观
扩散模型与最优传输之间的关系一直是一个复杂且引人入胜的研究领域。在2022年，博科尼大学的Hugo Lavenant和里昂第一大学的Filippo Santambrogio合作发表的论...
ICLR 惊现[10,10,10,10]满分论文，ControlNet 作者新作，Github 5.8k 颗星
在ICLR 2025会议上，张吕敏的新作IC-Light论文获得了四位审稿人一致的满分评价，成为罕见的高分论文。IC-Light是一个基于扩散模型的照明编辑模型，能够通过文...
刚刚，OpenAI发布sCM提升50倍效率，扩散模型重大技术突破！
OpenAI最近发布了一种名为sCM的新型扩散模型方法，该方法在生成高质量图片和3D模型方面表现出色，实现了50倍的时钟加速，尤其在高分辨率任务上效果显著。sCM...
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
纽约大学谢赛宁团队的最新研究强调了在视觉领域生成模型中表征学习的重要性。该团队通过引入一种新的正则化方法REPA（REPresentation Alignment），显著提升...
上海交大、腾讯发布高效扩散模型微调方法，提升图像生成效率
近年来，扩散模型在图像、视频和3D生成等任务中发挥了重要作用，但在将预训练模型微调应用于实际业务场景时面临挑战。现有微调方法如AFT、RFT和SFT存在局限性...
扩散模型训练方法一直错了！谢赛宁：Representation matters
纽约大学的研究者谢赛宁及其团队提出了一种名为REPresentation Alignment（REPA）的表征对齐技术，旨在简化训练扩散Transformer的过程。该技术通过将预训练自...
统一transformer与diffusion！Meta融合新方法剑指下一代多模态王者
Transfusion是一种创新的多模态生成模型，由Meta和Waymo等机构的研究者开发，旨在通过单一模型同时处理离散和连续数据。该模型通过结合语言模型和扩散模型的...
1890美元，就能从头训练一个还不错的12亿参数扩散模型
Sony AI等机构的研究者开发了一种低成本的端到端pipeline，用于训练文本到图像的扩散模型，显著降低了训练成本，同时不需要访问数十亿张训练图像或专有数据集...
何恺明新作再战AI生成：入职MIT后首次带队，奥赛双料金牌得主邓明扬参与
何恺明在加入麻省理工学院（MIT）担任副教授后，首次独立带队完成了一项新的研究工作，提出了一种新的图像生成方法。该方法通过让自回归模型抛弃传统的矢量量...
基于扩散模型的，开源世界模型DIAMOND
研究人员联合开源了一款名为DIAMOND的世界模型，基于扩散模型，用于智能体训练、世界建模及多模态分布建模等强化学习应用。选择扩散模型为基础，因其能更好地...
