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AMD携手Stability AI推出世界首款适用于Stable Diffusion 3.0 Medium的B16 NPU模型,带来更快速且画质无损的文生图功能

AMD携手Stability AI推出世界首款适用于Stable Diffusion 3.0 Medium的B16 NPU模型,带来更快速且画质无损的文生图功能

AMD携手Stability AI推出世界首款适用于Stable Diffusion 3.0 Medium的B16 NPU模型,带来更快速且画质无损的文生图功能

AMD携手Stability AI宣布推出世界首款适用于Stable Diffusion 3.0 Medium的B16 NPU模型。该模型可直接运行于AMD XDNA 2 NPU之上,能够显著提升图像生成质量。新模型作为Amuse 3.1平台的组件之一亮相,于今天一起发布。

来自主题: AI资讯
7516 点击    2025-07-23 10:06
ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑

ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑

ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑

自 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型 (Diffusion models) 席卷图像生成领域以来,文本到图像的生成技术取得了长足进步。但它们往往只能根据精确的文字或图片提示作图,缺乏真正读懂图像与文本、在多模 态上下文中推理并创作的能力。能否让模型像人类一样真正读懂图像与文本、完成多模态推理与创作,一直是学术界和工业界关注的热门问题。

来自主题: AI技术研报
6405 点击    2025-07-16 15:19
EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案

EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案

EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案

近年来,随着扩散模型(Diffusion Models)和扩散 Transformer(DiT)在视频生成领域的广泛应用,AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型,已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容,为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。

来自主题: AI技术研报
5870 点击    2025-07-14 10:42
告别Transformer!北大、北邮、华为开源纯卷积DiC:3x3卷积实现SOTA性能,比DiT快5倍!

告别Transformer!北大、北邮、华为开源纯卷积DiC:3x3卷积实现SOTA性能,比DiT快5倍!

告别Transformer!北大、北邮、华为开源纯卷积DiC:3x3卷积实现SOTA性能,比DiT快5倍!

当整个 AI 视觉生成领域都在 Transformer 架构上「卷生卷死」时,一项来自北大、北邮和华为的最新研究却反其道而行之,重新审视了深度学习中最基础、最经典的模块——3x3 卷积。

来自主题: AI技术研报
6350 点击    2025-07-14 10:25
画到哪,动到哪!字节跳动发布视频生成「神笔马良」ATI,已开源!

画到哪,动到哪!字节跳动发布视频生成「神笔马良」ATI,已开源!

画到哪,动到哪!字节跳动发布视频生成「神笔马良」ATI,已开源!

近年来,随着扩散模型(Diffusion Models)、Transformer 架构与高性能视觉理解模型的蓬勃发展,视频生成任务取得了令人瞩目的进展。从静态图像生成视频的任务(Image-to-Video generation)尤其受到关注,其关键优势在于:能够以最小的信息输入生成具有丰富时间连续性与空间一致性的动态内容。

来自主题: AI技术研报
6424 点击    2025-07-03 10:07
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

扩散模型(Diffusion Models, DMs)近年来展现出巨大的潜力,在计算机视觉和自然语言处理等诸多任务中取得了显著进展,而异常检测(Anomaly Detection, AD)作为人工智能领域的关键研究任务,在工业制造、金融风控、医疗诊断等众多实际场景中发挥着重要作用。

来自主题: AI资讯
5496 点击    2025-07-01 10:55
无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention

无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention

无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention

在高质量视频生成任务中,扩散模型(Diffusion Models)已经成为主流。然而,随着视频长度和分辨率的提升,Diffusion Transformer(DiT)模型中的注意力机制计算量急剧增加,成为推理效率的最大瓶颈。

来自主题: AI技术研报
5946 点击    2025-06-28 16:09
人民大学&字节Seed:利用μP实现Diffusion Transformers高效扩展

人民大学&字节Seed:利用μP实现Diffusion Transformers高效扩展

人民大学&字节Seed:利用μP实现Diffusion Transformers高效扩展

近年来,diffusion Transformers已经成为了现代视觉生成模型的主干网络。随着数据量和任务复杂度的进一步增加,diffusion Transformers的规模也在快速增长。然而在模型进一步扩大的过程中,如何调得较好的超参(如学习率)已经成为了一个巨大的问题,阻碍了大规模diffusion Transformers释放其全部的潜能。

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6843 点击    2025-06-26 15:52
Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转

Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转

Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转

在人工智能领域,跨模态生成(如文本到图像、图像到文本)一直是技术发展的前沿方向。现有方法如扩散模型(Diffusion Models)和流匹配(Flow Matching)虽取得了显著进展,但仍面临依赖噪声分布、复杂条件机制等挑战。

来自主题: AI技术研报
6998 点击    2025-06-04 14:18