GAN作者追忆往事：论文是DDL前一周开始写的，最初在NeurIPS大会无人问津
GAN作者追忆往事：论文是DDL前一周开始写的，最初在NeurIPS大会无人问津上个月底，NeurIPS 官方公布了 2024 年度时间检验奖，而且破天荒地同时颁给了两篇论文。
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9181 点击 2024-12-05 15:02
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上个月底，NeurIPS 官方公布了 2024 年度时间检验奖，而且破天荒地同时颁给了两篇论文。
昨天，为大家介绍了生成式对抗网络GAN，今天再来为大家介绍另一个有趣的模型：扩散模型，包括Stability AI、OpenAI、Google Brain在内的多个研究团队基于扩散模型提出了多种创新模型，如以文生图、图像生成视频生成等~
NeurIPS 2024时间检验奖公布，Ilya和Ian Goodfellow凭借Seq2Seq和GAN同时获奖！十年里，这两篇论文对研究领域产生了巨大影响，奠定了当今基础模型的研究，催生了今天的全世界大模型热，可谓实至名归。
另一种类似但更高级的「PUA」大模型方法出现了，它可以写下让所有的浏览器和人眼都不可见，只有 AI 模型可以读取的指令。 这种手段早在互联网出现之前就有了，分属于信息科学中的一个子类，这就是「隐写术」（Steganography）。
摩根大通（J.P. Morgan）在2024年9月发布“Investable AI Summary of J.P. Morgan research and industry developments in 2024”关于人工智能（AI）2024年的研究和行业发展总结。
这篇文章是笔者之前AI手写连笔书法生成的一个工作，是联合中央美院几位非常知名的老师完成的。当时提出的思路相对简单，主要结构是基于对抗生成网络（GAN）。虽然方法在大模型横行今天可能已经不算太新颖，但近期一些基于diffusion的AIGC工作还是关注到了这篇文章，并产生了一些启发。笔者认为这些灵感仍具有一定价值，因此在这里做个分享。由于一些公式和指标不太友好，为了不影响阅读故省略。
Flux 带起又一波文生图模型的热潮，NightCafe 是其中的受益者之一。
三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力，近年来研究者提出基于三维生成对抗网络（3D GAN）从 2D 图像中学习三维数字人，极大提高了数字人制作效率。
在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。
首个“脑PU”来了！由“16核”类人脑器官（human brain organoids）组成。