基于 CNN 的 U-Net[6]的特点是一组下采样块、一组上采样块以及两组之间的 long skip connections,这种架构主导了图像生成任务的扩散模型。另一方面,Vision Transformer (ViT[7]) 在各种视觉任务中展示出了前景。很多基于 ViT 的视觉架构甚至优于基于 CNN 的方法。因此,出现了一个非常自然的问题:基于 CNN 的 U...
从技术架构来看，生数科技是最接近于 Sora 的中国团队。OpenAI推出的Sora模型，其核心技术点之一，是将视觉数据转化为Patch的统一表示形式，并通过Transformer和扩散模型结合，展现了卓越的scale特性。无独有偶，最近发布的Stable Diffusion 3采用了同样的架构。Transformer架构被熟知应用于大语言模型，该架构的优势在于scale...
比如，二者采用了相同的 patch embedding、patch size；二者得出了同样的结论：patch size 为 2*2 是最理想的。U-ViT 架构不同于采用插帧等处理长视频的方法，感官更为“一镜到底”，视频质量更为连贯与自然。从底层来看，这是一种“一步到位”的实现方法，基于单一模型完全端到端生成，不涉及中间的插帧和其他...
Vidu结合了Transformer架构来处理视频数据。 U-ViT架构 :U-ViT是Vidu技术架构的核心,是一种将Diffusion与Transformer融合的创新架构。U-ViT由生数科技团队提出,是全球首个此类融合架构,它结合了Diffusion模型的生成能力和Transformer模型的感知能力。 多模态扩散模型UniDiffuser :UniDiffuser是生数科技基于U-ViT架构开发的...
其实早在2022年9月,生数科技团队早期成员就提交了一篇名为《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Model》的论文,这篇论文提出了基于transformer的网络架构U-ViT。 对比来看,两项工作采用了相同的patch embedding、patch size,都得出了同样的结论patch size为2*2是最理想的,在模型参数量上两者都在...
清华系创业团队生数科技提出的技术路线,和 Sora 在架构路线上完全一致,均是提出了将Transformer 与扩散模型融合的思路,在具体的实验路径上也一致。并且,生数科技的 U-ViT 比 OpenAI 的 DiT 早了两个月。 甚至,彼时的 CVPR2023 选择收录了U-ViT,而将 DiT 拒稿。
U-ViT 架构不同于采用插帧等处理长视频的方法,感官更为“一镜到底”,视频质量更为连贯与自然。从底层来看,这是一种“一步到位”的实现方法,基于单一模型完全端到端生成,不涉及中间的插帧和其他多步骤的处理,文本到视频的转换是直接且连续的。 此外,生数科技扎实的工程化能力也是团队快速突破 Vidu 的重要原因,...
清华系创业团队生数科技提出的技术路线,和 Sora 在架构路线上完全一致,均是提出了将Transformer 与扩散模型融合的思路,在具体的实验路径上也一致。并且,生数科技的 U-ViT 比 OpenAI 的 DiT 早了两个月。 甚至,彼时的 CVPR2023 选择收录了U-ViT,而将 DiT 拒稿。
在2023年3月,生数科技团队基于U-ViT架构开源了全球首个多模态扩散模型UniDiffuser,率先完成了U-ViT架构的大规模可扩展性验证,领先于同样基于DiT架构的Stable Diffusion 3一年。 此外,Vidu的核心技术U-ViT架构也展示了其在视频生成中的优势,感官更为“一镜到底”,视频质量更为连贯与自然。 未来的工作方向包括继续扩...
🆔 网站名称:Vidu ⭐ 网站功能:AI 视频生成 📁 网站简介:一个由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。 该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-Vi - 驾夕阳赶猪于20240503发布在抖音,已经收获了2395个喜欢