关于 扩散模型 的文章

人工智能技术发展到今天，已经随处可见由AI深度伪造与合成技术生产的各种互联网内容。且因此技术，还发生过数十起全球知名的“恶性事件”，让这项技术背后的安全风险逐渐被社会所知。深度伪造...

当今，扩散模型在图像生成方面取得了令人瞩目的成果，能够根据文本描述创造出逼真且多样的图像。然而，图像编辑技术却相对落后，难以满足人们对于生成内容可控性的需求。为此， SeedEdi...

TDD（Target-Driven Distillation）作为一种创新的加速技术，不仅在生成高清且富有挑战性的图像领域展现出卓越性能，还具备高度的灵活性和兼容性。它能够无缝适应...

近些年，研究人员们对探索大脑如何解读视觉信息，并试图还原出原始图像一直孜孜不倦。去年一篇被 CVPR 录用的论文，通过扩散模型重建视觉影像，给出了非常炸裂的效果—— AI 不光通过...

生成式建模是人工智能的基础范式之一。随着概率建模方法的发展和模型规模的增长，以自回归模型、扩散概率模型为代表的生成式人工智能在文本、视觉、语音、跨模态等重要领域取得了一系列进展。本...