还在为模糊不清的照片烦恼吗?一款名为InvSR的全新图像超分辨率工具横空出世,它能以极简的处理步骤,让图像瞬间变得清晰锐利。这款工具的强大之处在于,它利用了大型预训练扩散模型中蕴藏的丰富图像先验知识,实现了高效且高质量的图像分辨率提升。
还在为模糊不清的照片烦恼吗?一款名为InvSR的全新图像超分辨率工具横空出世,它能以极简的处理步骤,让图像瞬间变得清晰锐利。这款工具的强大之处在于,它利用了大型预训练扩散模型中蕴藏的丰富图像先验知识,实现了高效且高质量的图像分辨率提升。
在视频分析领域,物体的持久性是人类理解物体即使在完全遮挡情况下依然存在的重要线索。然而,目前的物体分割方法大多只关注可见(模态)物体,而缺乏对无模态(可见 + 不可见)物体的处理。针对这一问题,研究人员提出了一种基于扩散先验的两阶段方法Diffusion-Vas,旨在提升视频无模态分割和内容补全的效果,能追踪视频中的指定目标,然后利用扩散模型补全被遮挡的部分。该方法的第一阶段涉及生成物体的无模态掩码。研究人员通过将可见掩码序列与伪深度图结合,来推断物体边
强化学习在近年来取得了许多成功,但其样本效率低下,限制了其在现实世界中的应用。世界模型作为一种环境生成模型,为解决这一问题提供了希望。它可以作为模拟环境,以更高的样本效率训练强化学习智能体。目前,大多数世界模型通过离散潜变量序列来模拟环境动态。然而,这种压缩成紧凑离散表示的方法可能会忽略对强化学习至关重要的视觉细节。与此同时,扩散模型已经成为图像生成领域的主导方法,挑战了传统的离散潜变量建模方法。受此启发,研究人员提出了一种名为DI
最近的一项研究提出了一种新方法,利用人类注意力来改善人工智能生成的图像质量。该方法使用显著性检测器来识别图像中最重要的区域,并优先考虑这些区域的生成。传统的图像生成方法会统一优化整个图像,而新方法则利用显著性检测器来识别和优先考虑更“重要”的区域,就像人类一样。这种方法可以提高图像质量和文本提示的保真度。研究人员使用了稳定扩散模型和显著性检测器来生成图像,并将其与传统方法进行了比较。结果表明,新方法在图像质量和文本提示的保真度方面
研究人员最近开发了一种名为 REPA 的新技术,旨在加速 AI 图像生成模型的训练速度。REPA 代表 REPresentation Alignment,通过整合来自 DINOv2等模型的高质量视觉表示来提高训练速度和输出质量。传统的扩散模型通常会创建嘈杂的图像,然后逐渐将其细化为干净的图像。REPA 增加了一个步骤,将在此去噪过程中生成的表示与来自 DINOv2的表示进行比较。然后,它将扩散模型的隐藏状态投影到 DINOv2的表示上。研究人员表示,REPA 不仅提高了训练效率,还提高了生成的图像质量。使用各种扩散模型架构