
挖掘DiT的位置解耦特性,Personalize Anything免训练实现个性化图像生成
挖掘DiT的位置解耦特性,Personalize Anything免训练实现个性化图像生成个性化图像生成是图像生成领域的一项重要技术,正以前所未有的速度吸引着广泛关注。它能够根据用户提供的独特概念,精准合成定制化的视觉内容,满足日益增长的个性化需求,并同时支持对生成结果进行细粒度的语义控制与编辑,使其能够精确实现心中的创意愿景。
个性化图像生成是图像生成领域的一项重要技术,正以前所未有的速度吸引着广泛关注。它能够根据用户提供的独特概念,精准合成定制化的视觉内容,满足日益增长的个性化需求,并同时支持对生成结果进行细粒度的语义控制与编辑,使其能够精确实现心中的创意愿景。
超低成本图像生成预训练方案来了——仅需8张GPU训练,就能实现近SOTA的高质量图像生成效果。
在 Sora 引爆世界模型技术革命的当下,3D 场景作为物理世界的数字基座,正成为构建动态可交互 AI 系统的关键基础设施。当前,单张图像生成三维资产的技术突破,已为三维内容生产提供了 "从想象到三维" 的原子能力。
OpenAI的全模态模型没来,谷歌的全模态图像生成器倒是抢先上线了!Gemini 2.0 Flash中上线的原生图像生成功能,动动嘴就能PS,还能轻松制作海报和表情包,动漫和漫画圈已经沸腾了。
大自然的分形之美,蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚,何恺明团队祭出「分形生成模型」,首次实现高分辨率逐像素建模,让计算效率飙升4000倍,开辟AI图像生成新范式。
何恺明再次开宗立派!开辟了生成模型的全新范式——
你能想象判别模型也能成为强大的图像合成高手吗?「直接上升合成」(DAS)做到了!它突破传统认知,借助多分辨率优化等创新技术,在图像生成的多个关键任务中表现出色。
最近,扩散模型在生成模型领域异军突起,凭借其独特的生成机制在图像生成方面大放异彩,尤其在处理高维复杂数据时优势明显。然而,尽管扩散模型在图像生成任务中表现优异,但在图像目标移除任务中仍然面临诸多挑战。现有方法在移除前景目标后,可能会留下残影或伪影,难以实现与背景的自然融合。
2025年2月24日,明势早期项目、AI图像生成平台「LiblibAI-哩布哩布AI」宣布在一年内已连续完成四轮融资。继2024年7月披露的数亿元融资后,又成功斩获数亿元资金,发展势头迅猛,创下国内AI应用赛道融资速度纪录。
图像生成模型,也用上思维链(CoT)了!此外,作者还提出了两种专门针对该任务的新型奖励模型——潜力评估奖励模型。(Potential Assessment Reward Model,PARM)及其增强版本PARM++。