今日,腾讯宣布推出混元3D AI 创作引擎,旨在通过提示词或图片,快速生成高质量的3D 模型。该创作引擎集成了3D 功能矩阵、编辑工具、生成工作流及丰富的创作素材库,为设计师和创作者提供了极大的便利。用户只需输入简单的提示词,例如 “圆形棕色长形沙发” 或 “猫头鹰,大眼睛,深棕色”,便可轻松生成对应的3D 模型,并可选择不同的风格进行下载,支持主流3D 文件格式如 glb、fbx 和 obj。此外,该引擎还具备3D 动画、草图生成和3D 小游戏创作等多样化功能,大幅提升创作效率。
在大模型(Large Language Model,LLM)快速发展的今天,模型的训练和推理成本日益成为研究和应用的关注焦点。最近,腾讯混元团队发布了一项重要研究,深入探讨了低比特浮点量化训练的 “Scaling Laws”,即浮点数量化训练的规模法则。此项研究的核心在于通过降低模型的精度,探索如何在不损失性能的情况下,显著降低计算和存储成本。研究团队进行了多达366组不同参数规模和精度的浮点数量化训练,系统分析了影响训练效果的多种因素,包括模型大小(N)、训练数据量(D)、指数位(E)、尾
AI 图像生成技术正在飞速发展,但模型体积越来越大,对普通用户来说,训练和使用成本都非常高。现在,一种名为 “Sana” 的新型文本到图像框架横空出世,它能够高效生成高达4096×4096分辨率的超高清图像,而且速度惊人,甚至可以在笔记本电脑的 GPU 上运行。Sana 的核心设计包括:深度压缩自编码器:与传统自编码器仅压缩图像8倍不同,Sana 使用的自编码器可以将图像压缩32倍,从而有效地减少了潜在的 tokens 数量。这对于高效训练和生成超高分辨率图像至关重要。线性 DiT:Sana 用线性注意
近日,微信公众平台悄然上线了一个很有意义的新功能 ——“AI 配图”,用户只需输入描述即可生成与其内容相关的图像,这无疑可以显著提升了内容创作的效据介绍,AI配图功能是腾讯以微信公众平台第三方生成技术服务为技术基础开发的向微信公众账号用户提供的AI图片生成功能。该服务使用了模型算法机制为腾讯混元助手大模型算法。在使用上,运营者只需登录微信公众账号,在“图片-AI配图”功能下使用AI配图功能,或在AI配图中点击“试试AI配图”跳转到AI配图功能,或其它以“A