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关键词: AI,模型训练,Blip3-o,多模态模型

统一图像理解和生成，还实现了新SOTA。

关键词: USP,模型训练,扩散模型,人工智能

最近的研究强调了扩散模型与表征学习之间的相互作用。扩散模型的中间表征可用于下游视觉任务，同时视觉模型表征能够提升扩散模型的收敛速度和生成质量。然而，由于输入不匹配和 VAE 潜在空间的使用，将视觉模型的预训练权重迁移到扩散模型中仍然具有挑战性。

关键词: AI,VideoVAE+,AI视频,模型训练,人工智能

港科大团队重磅开源 VideoVAE+，提出了一种强大的跨模态的视频变分自编码器（Video VAE），通过提出新的时空分离的压缩机制和创新性引入文本指导，实现了对大幅运动视频的高效压缩与精准重建，同时保持很好的时间一致性和运动恢复。

关键词: AI,Open-Sora-Plan,wisemodel,始智AI

Open-Sora-Plan迎来又一次升级。新的Open-Sora-Plan v1.3.0版本引入了五个新特性：性能更强、成本更低的WFVAE；Prompt refiner；高质量数据清洗策略；全新稀疏注意力的DiT，以及动态分辨率、动态时长的支持。

关键词: Tokenizer,token,模型训练,扩散模型

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。

关键词: 深度学习,神经网络,对抗性,模型训练,AI学术

当地时间5月7日，ICLR 2024颁发了自大会举办以来的首个「时间检验奖」！

关键词: VAE,ICLR,变分自编码器,模型训练

由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办的 ICLR 会议，在走过第一个十年后，终于迎来了首届时间检验奖。

关键词: VAE,DALL-E 3,SD,扩散模型,图像生成范式,文生图

首届ICLR时间检验奖，颁向变分自编码器VAE

关键词: 扩散模型,Diffusion Model,GAN,AI

Diffusion 不仅可以更好地模仿，而且可以进行「创作」。扩散模型（Diffusion Model）是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法，扩散模型另辟蹊径，其主要思想是一种先对图像增加噪声，再逐步去噪的过程，其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。

关键词: 扩散模型,AI视频,AI图片,模型训练

为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制，如 VAEs 的后验分布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。