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

长期以来，如何仅凭单张图像高效生成高质量、广阔视角的3D场景一直是研究人员面临的挑战。传统方法往往依赖多视角数据，或需要耗时的逐场景优化，并且在背景质量和未见区域的重建上存在不足。现有技术在处理单视图3D场景生成时，常因信息不足而导致遮挡区域的错误或扭曲，背景模糊，以及难以推断未见区域的几何结构。而基于回归的模型虽然可以前馈方式进行新视角合成，但它们在处理复杂场景时面临巨大的内存和计算压力，因此大多局限于物体级别的生成或窄视角场景。为了

近日，字节跳动发布了名为 LatentSync 的新型口型同步框架，旨在利用音频条件潜在扩散模型实现更精确的口型同步。该框架基于Stable Diffusion，针对时间一致性做了优化。与以往的基于像素空间扩散或两阶段生成的方法不同，LatentSync 采用端到端的方式，无需中间运动表示，能够直接建模复杂的音频与视觉之间的关系。在 LatentSync 的框架中，首先使用 Whisper 将音频频谱图转换为音频嵌入，并通过交叉注意力层将其集成到 U-Net 模型中。框架通过将参考帧和掩码帧与噪声潜在变量进行通道级拼接

近日，阿里巴巴达摩院的研究团队发布了一项重要研究成果，名为 “SHMT:自监督层次化妆转移”，该论文已被国际顶级学术会议 NeurIPS2024接收。这项研究展示了一种新的化妆效果转移技术，利用潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）来实现化妆图像的精准生成，为化妆应用和图像处理领域注入了新活力。简单的说，SHMT是一项妆容迁移技术，只要一个化妆的参考图，和一张目标角色照片，就可以把妆容效果迁移到该目标脸上。团队在项目中采用了开源的方式，发布了训练代码、测试代码以及预

在人工智能领域，字节跳动商业化技术团队的最新成果Infinity模型，以其卓越的性能和创新的技术，成为自回归文生图领域的新王者。这款新开源的模型不仅在图像生成质量上超越了Stable Diffusion3，还在推理速度上展现了显著优势。Infinity模型的核心创新在于采用了Bitwise Token的自回归框架，这一框架通过预测下一级分辨率的+1或-1构成的细粒度“Bitwise Token”，显著提升了模型对高频信号的捕捉能力，从而生成细节更加丰富的图像。此外，Infinity模型将词表扩展到无穷大，极大地增强了Image tok

近日，研究人员开发了一种创新的人工智能系统——DiffSensei，能够自动将书面故事转换成漫画风格。这一系统不仅可以保持角色外观的一致性，还能控制漫画页面的布局，展现了AI在漫画创作领域的巨大潜力。该项目是由北京大学、上海人工智能实验室和南洋理工大学联合研发的，结合了扩散模型与大型语言模型，旨在处理漫画创作中的视觉和叙事元素。为了展示DiffSensei的功能，研究团队创作了一部虚构漫画，讲述了人工智能领域先驱杰弗里·辛顿、扬·勒昆和约书亚·本吉奥的故事。漫画

在文本生成图像的领域，扩散模型展现出了非凡的能力，但在美学图像生成方面仍存在一定的不足。最近，来自字节跳动和中国科学技术大学的研究团队提出了一种名为 “Cross-Attention Value Mixing Control”（VMix）适配器的新技术，旨在提升生成图像的质量，并保持对各种视觉概念的通用性。VMix 适配器的核心思想在于，通过设计优越的条件控制方法，增强现有扩散模型的美学表现，同时确保图像与文本之间的对齐。该适配器主要通过两个步骤实现其目标:首先，它通过初始化美学嵌入，将输入

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。InvSR的核心技术在于其创新的部分噪声预测策略。它巧妙地构建了扩散模型的中间状态，作为采样过程的起始点，并利用一个深度噪声预测器来估计正向扩散过程中的最佳噪声图。经过训练，这个噪声预测器能够精准地在扩散轨迹上初

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

扩散模型（Diffusion Model）作为AI绘画领域的"顶流"技术，一直以其卓越的生成效果备受瞩目。然而，其漫长的训练过程一直是制约其进一步发展的瓶颈。近日，一项名为REPA（REPresentation Alignment）的创新技术为解决这一问题带来了突破性进展，有望将扩散模型的训练效率提升17.5倍。扩散模型的核心原理是通过逐步向图像添加噪声，然后训练模型反向还原出清晰图像的过程。这种方法虽然效果显著，但训练过程耗时耗力，往往需要数百万步的迭代才能达到理想效果。研究人员发现，这一问题的

在2024年火山引擎AI创新巡展上，火山引擎总裁谭待揭晓了最新的豆包·视频生成模型。该模型具备多项先进技术，包括高效的DIT融合计算单元，这一单元能够实现视频和文本的深度压缩编码;同时，它采用了一种全新的扩散模型训练方式，确保了在生成多镜头视频时的一致性;此外，模型还整合了深度优化的Transformer结构，显著增强了视频生成的泛化能力。

DiPIR是一项创新技术，旨在解决虚拟物体无缝插入真实场景的技术难题。它通过结合大规模扩散模型与基于物理的逆向渲染过程，从单一图像中精确恢复场景光照信息，实现虚拟物体与环境自然融合。DiPIR的工作流程包括构建虚拟3D场景、模拟物体与环境交互、通过扩散模型优化光照条件，确保生成图像符合真实场景。其优势在于广泛适用性，适用于不同光照条件的场景，生成图像逼真。DiPIR不仅限于静态图像处理，还支持动态场景中的物体插入及多视角合成，适用于虚拟现实、增强现实、合成数据生成和虚拟制作等领域。

多模态生成模型正引领人工智能新潮流，专注于融合视觉与文本数据，以创造多功能AI系统，执行从图像生成到跨数据类型理解与推理的多种任务。其中，关键挑战是提升自回归（AR）模型能力，使其能根据文本描述生成高细节图像。尽管扩散模型在生成高质量图像方面表现出色，AR模型在图像质量、分辨率灵活性及多任务处理能力上相对滞后。上海AI实验室和香港中文大学的研究人员推出Lumina-mGPT，一种基于解码器-only的变换器架构，采用多模态生成预训练方法，旨在克服AR模型限制，实现与扩散模型同等水平的逼真图像生成，同时保持简便性和可扩展性。Lumina-mGPT采用详尽的灵活渐进的监督微调策略，增强图像生成能力，支持高分辨率图像生成（1024×1024像素），细节丰富且与文本提示高度一致。该模型在图像质量、视觉一致性及多种任务支持方面超越前代模型，仅需较小数据集即可实现卓越性能，预示未来AI系统将更加复杂与多才多艺。

苹果公司近期推出了一种名为Matryoshka Diffusion Models（MDM）的创新图像和视频生成技术，形象地称为"套娃扩散模型"。MDM采用了一种在不同分辨率下同时处理图像的突破性方法，实现了从低清晰度草图到高清晰度细节的无缝生成，其核心技术理念类似于俄罗斯套娃，每个层次都包含一个更小但功能完整的子结构。这种创新方法的核心架构被称为NestedUNet，能够同时驾驭多个分辨率的图像处理，通过在多个分辨率上进行联合去噪，生成的图像细节更加丰富，更具真实感。MDM在高质量图像和视频生成模型中展现出卓越性能，特别是在类条件图像生成、文本到图像和文本到视频的转换应用中。即使在相对有限的数据条件下，MDM也能生成高达1024x1024像素分辨率的图像，具有惊人的零样本泛化能力。未来，MDM有望在虚拟现实、增强现实、电影制作、游戏开发等领域发挥重要作用，为数字创意世界带来新的可能性。