
英伟达联手MIT清北发布SANA 1.5!线性扩散Transformer再刷文生图新SOTA
英伟达联手MIT清北发布SANA 1.5!线性扩散Transformer再刷文生图新SOTASANA 1.5是一种高效可扩展的线性扩散Transformer,针对文本生成图像任务进行了三项创新:高效的模型增长策略、深度剪枝和推理时扩展策略。这些创新不仅大幅降低了训练和推理成本,还在生成质量上达到了最先进的水平。
SANA 1.5是一种高效可扩展的线性扩散Transformer,针对文本生成图像任务进行了三项创新:高效的模型增长策略、深度剪枝和推理时扩展策略。这些创新不仅大幅降低了训练和推理成本,还在生成质量上达到了最先进的水平。
就在除夕前的晚上(2025 年 1 月 27 日),Deepseek 发布了多模态模型 Janus-Pro-7B,该模型在图像生成和多模态理解方面都超过了OpenAI的DALL-E 3(虽然也一般般),我相信能文生图功能一定很优秀了,今天搞点特殊的,测试下图像理解能力对专业的医学影像有没有应用的可行性,以下是常见的五种医学影像测试。
对于 LLM,推理时 scaling 是有效的!这一点已经被近期的许多推理大模型证明:o1、o3、DeepSeek R1、QwQ、Step Reasoner mini……
AI工具用得好,能提效还能摸鱼。
自回归文生图,迎来新王者——
2024最火AI爆款可灵,年末又卷了一波: 旗下文生图模型——可图,完成了1.5版本升级,分分钟生成平面大片。 还推出了“AI模特”等全新功能。
这几天,打开社交媒体平台,很多人正在热烈讨论一个叫做「AI 模特」的玩法。 点开几个 Demo,确实惊艳。下方视频是一位海外网友自制的穿搭合辑,你能分得清这是 AI 还是真人吗?
超越ControlNet++,让文生图更可控的新框架来了!
近些年来,以 Stable Diffusion 为代表的扩散模型为文生图(T2I)任务树立了新的标准,PixArt,LUMINA,Hunyuan-DiT 以及 Sana 等工作进一步提高了图像生成的质量和效率。然而,目前的这些文生图(T2I)扩散模型受限于模型尺寸和运行时间,仍然很难直接部署到移动设备上。
近段时间,世界模型的相关研究成果正如雨后春笋版不断涌现,光是我们报道过的就已有南大周志华团队的世界模型 Whale、Yann LeCun 团队的世界模型研究、李飞飞 World Labs 的空间智能研究、谷歌的强大世界模型 Genie 2 以及刚刚开源的像是能模拟万物的生成式物理引擎 Genesis。