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。
来自纽约大学、麻省理工学院和谷歌的研究团队近日提出了一个创新框架,旨在解决扩散模型在推理时间扩展方面的瓶颈问题。这一突破性研究超越了传统简单增加去噪步骤的方法,为提升生成模型性能开辟了新途径。该框架主要从两个维度展开:一是利用验证器提供反馈,二是实施算法以发现更优的噪声候选。研究团队以256×256分辨率的预训练SiT-XL模型为基础,在保持250个固定去噪步骤的同时,创新性地引入了专用于搜索操作的额外计算资源。在验证系统方面,研究采用了两个Oracle Verifie
在游戏开发领域,场景的多样性和创新性一直是一个难题。近期,香港大学与快手科技联手研发了一个名为 GameFactory 的创新框架,旨在解决游戏视频生成中的场景泛化问题。这一框架利用了预训练的视频扩散模型,能够在开放域的视频数据上进行训练,从而生成全新且多样化的游戏场景。视频扩散模型作为一种先进的生成技术,近年来在视频生成和物理模拟领域展现出巨大潜力。这些模型能够像视频生成工具一样,响应用户的操作输入,如键盘和鼠标,进而生成相应的游戏画面。然而,场
微软研究院推出了一款名为 MatterGen 的强大人工智能系统,该系统能够生成具有特定性质的新材料,可能会加速电池、太阳能电池板等关键技术的开发。MatterGen 的推出标志着科学家们发现新材料的方法发生了根本性的变化。与传统方法不同,MatterGen 不再是筛选数百万个现有化合物,而是根据所需特性直接生成新材料,类似于 AI 图像生成器通过文本描述创建图片的方式。MatterGen 使用了一种特殊的 AI 模型,称为扩散模型,类似于 DALL-E 等图像生成器,但经过调整以适用于三维晶体结构。该系
近日,一项名为 MangaNinja 的线稿上色方法引起了广泛关注,只需输入线稿和参考图,就能依据参考图给目标线稿上色。这项技术基于扩散模型,专注于参考图像引导的线稿上色,极大地提升了上色的精准度和互动控制能力。研究团队通过两项创新设计,确保了角色细节的精确传递。首先,他们引入了一个补丁重排模块,以促进参考彩色图像与目标线稿之间的对应学习。其次,采用了点驱动的控制方案,使得用户可以对颜色进行精细匹配。在他们的实验中,研究人员构建了一个自收集的基准