阿里最强“PS模型”开源!一手体验,0元P出氛围感合影
阿里最强“PS模型”开源!一手体验,0元P出氛围感合影热门LoRA首次内置,控光换镜头实测可用。
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视频生成模型总是「记性不好」?生成几秒钟后物体就变形、背景就穿帮?北大、中大等机构联合发布EgoLCD,借鉴人类「长短时记忆」机制,首创稀疏KV缓存+LoRA动态适应架构,彻底解决长视频「内容漂移」难题,在EgoVid-5M基准上刷新SOTA!让AI像人一样拥有连贯的第一人称视角记忆。
在个性化视觉生成的实际应用中,通用视觉基础模型的表现往往难以满足精准需求。为实现高度定制化的生成效果,通常需对大模型进行针对性的自适应微调,但当前以 LoRA 为代表的主流方法,仍受限于定制化数据收集与冗长的优化流程,耗时耗力,难以在真实场景中广泛应用。
2 天前,国内最大的 AI 多模态模型社区之一的 LiblibAI 进行了一次大升级,正式推出了 2.0 版本。对许多创作者而言,这个平台并不陌生,LiblibAI 一直是国内开源绘画与 LoRA 文化的重要发源地,也常被称为中国版的 CivitAI (大家常说的 C 站)。
让智能体自己摸索新方法,还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR(Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning)。
LoRA能否与全参微调性能相当?在Thinking Machines的最新论文中,他们研究了LoRA与FullFT达到相近表现的条件。Thinking Machines关注LoRA,旨在推动其更广泛地应用于各种按需定制的场景,同时也有助于我们更深入审视机器学习中的一些基本问题。
还在为 LoRA 训练不稳定、模型融合效果差、剪枝后性能大降而烦恼吗?来自香港城市大学、南方科技大学、浙江大学等机构的研究者们提出了一种简单的渐进式训练策略,CoTo,通过在训练早期随机失活一部分适配器,并逐渐提高其激活概率,有效缓解了层级不均衡问题,并显著增强了模型在多任务融合和剪枝等操作上的鲁棒性和有效性。该工作已被机器学习顶会 ICML 2025 接收。
随着Gemini、GPT-4o等商业大模型把基于文本的图像编辑这一任务再次推向高峰,获取更高质量的编辑数据用于训练、以及训练更大参数量的模型似乎成了提高图像编辑性能的唯一出路。然而浙大哈佛这个团队却反其道而行之,仅用以往工作0.1%的数据量(获取自公开数据集)和1%的训练参数,以极低成本实现了图像的高质量编辑,在一些方面媲美甚至超越商业大模型!
南加州大学团队只用9美元,就能在数学基准测试AIME 24上实现超过20%的推理性能提升,效果好得离谱!而其核心技术只需LoRA+强化学习,用极简路径实现超高性价比后训练。
LoRA 中到底存在多少参数冗余?这篇创新研究介绍了 LoRI 技术,它证明即使大幅减少 LoRA 的可训练参数,模型性能依然保持强劲。