MIT新电动力学图像生成模型 现在,又是“拜物理学所赐”,扩散模型也迎来了新的挑战者。 基于电动力学的启发,来自MIT的研究人员提出了一种新的“泊松流”生成模型PFGM(“Poisson Flow” Generative Models)。 具体来说,这个生成模型将数据看成空间中新增z=0平面上的电荷,电荷产生了空间中的电场。 其中,电荷产生的...
扩散模型源于物理学,它最初是用于描述物质扩散的数学模型。通过将扩散模型与人工神经网络相结合,发现了它在图像生成领域的巨大潜力。从起步的 DALL-E 2和Imagen,到 Stability AI 发布的 Stable Difusion 1.5,都证明了任何一个能用语言描述心中想法的...
出品人:Towhee 技术团队 顾梦佳( @JJJael )随着生成学习的大热,最近 diffusion 框架与其他图片生成模型相比也已经取得了相当先进的性能。由于其强大的去噪功能,研究人员对 diffusion 框架的变体在判别任务中…
近日,谷歌DeepMind团队与麻省理工学院(MIT)联合推出了名为“Fluid”的新型自回归模型,这一进展引发了行业内的广泛关注。Fluid模型以其独特的设计和卓越的性能,有望挑战目前主流的扩散模型,如Stable Diffusion 3。本文将深入探讨Fluid模型的技术创新及其在文生图领域的意义。 Fluid模型的核心技术创新 Fluid模型的引入标志着...
_akhaliq(@IntuitMachine):苹果发布了Matryoshka扩散模型,这是一个用于生成高质量图像和视频的端到端框架。扩散模型是生成高质量图像和视频的事实标准方法,但由于计算和优化挑战,学习高维模型仍然是一项艰巨的任务。我们提出了Matryoshka扩散模型(MDM),这是一个用于高分辨率图像和视频合成的框架。我们提出了一种扩散过程,...
谷歌提出ObjectDrop | 扩散模型生成的图像,往往违反物理规律,尤其是物体对场景的影响,如遮挡、阴影和反射。 通过分析自监督方法的局限性,来自 Google Research 和耶路撒冷希伯来大学的研究团队提出了一种以反事实数据集为中心的实用解决方案。该方法包括捕捉移除单个物体前后的场景,同时尽量减少其他变化。通过在该数据集上...
Imagen 是一种文本到图像的扩散模型,具有前所未有的真实感和深度的语言理解。Imagen 建立在大型 Transformer 语言模型在理解文本方面的强大功能之上,并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的优势。 增加Imagen 中语言模型的大小可以大大提高样本保真度和图像-文本对齐不仅仅是增加图像扩散模型的大小。 Imagen 在 COCO 数据...
南大、中科院、复旦联合发布!时空锚定的生成式4D高斯 最近在预训练扩散模型和3D生成方面的进展激发了人们对4D内容创建的兴趣。然而,实现具有时空一致性的高保真4D生成仍然是一个挑战。在这项工作中,我们提出了一种新的框架STAG4D,该框架将 - 计算机视觉life于20240617发
MIT新电动力学图像生成模型 现在,又是“拜物理学所赐”,扩散模型也迎来了新的挑战者。 基于电动力学的启发,来自MIT的研究人员提出了一种新的“泊松流”生成模型PFGM(“Poisson Flow” Generative Models)。 具体来说,这个生成模型将数据看成空间中新增z=0平面上的电荷,电荷产生了空间中的电场。
MIT新电动力学图像生成模型 现在,又是“拜物理学所赐”,扩散模型也迎来了新的挑战者。 基于电动力学的启发,来自MIT的研究人员提出了一种新的“泊松流”生成模型PFGM(“Poisson Flow” Generative Models)。 具体来说,这个生成模型将数据看成空间中新增z=0平面上的电荷,电荷产生了空间中的电场。