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扩散模型网站制作新上映_扩散模型网站制作流程(2024年12月抢先看)

内容来源：北京东为网络所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

扩散模型网站制作

扩散模型、最优传输存在什么关系？法国数学家4页论文引网友围观

人工智能模型类型详解：从基础到多模态 𐟔 基础模型基础模型是一种复杂的机器学习系统，通过大规模的海量数据（文本、图像、音频或多种数据类型的混合）进行训练。这些系统的强大之处不仅在于其规模，还在于它们能够快速适应或微调，以适应各种下游任务。基础模型的实例包括 BERT、DALLⷅ 和 GPT-4。 𐟓š 大语言模型（LLM）大语言模型（Large Language Models, 简称 LLM）是一类专门针对文本训练的基础模型。它们通过“Transformer 架构”进行训练，可以执行各种自然语言处理 (NLP) 任务，例如文本生成、分类和摘要等。大语言模型拥有数百亿个训练参数，例如 GPT-3 接受了来自数百万个网站、近5000亿单词量的训练。它的新一代版本 GPT-4 除了文本，还可以接受图像作为输入材料。示例包括 GPT 3.5、Llama2、Mistral 和 Falcon。 𐟓𑠥𐏨ﭨ耦补ž‹ (SLM) 小语言模型（Small Language Models, SLM）类似于 LLM，但训练参数数量较少，因此速度更快，需要更少的内存和计算资源。它们专注于非常具体的任务，不像大语言模型那样具有适应性和可扩展性。示例包括 TinyLlama 和 Pythia。 𐟎堥䚦衦€模型（LMM）多模态模型不仅能够处理和生成文本，还能处理和生成其他数据模态（例如图像、视频、语音和音频等）。这些模型的核心区别在于它们能够处理多种数据类型。示例包括 LLaVA、LLaMA-Adapter V2 和 LAVIN。 𐟖𜯸 视觉语言模型 (VLM) 视觉语言模型（Visual Language Models, VLM）专注于图像和视频的模态，是多模态模型的子集。它们的核心区别在于专注于图像和视频的处理。示例包括 GPT4、Gemini、Mixtral、Flamingo、BLIP 和 Macaw LLM。 𐟎蠧”Ÿ成图像模型生成图像模型能够根据文本输入生成图像输出。这些模型的典型底层架构是扩散模型。示例包括 Dall E3、Midjourney 和 Stable Diffusion。 𐟎䠦–‡本转语音 (TTS) TTS 模型将一段文本作为输入并合成语音输出。 𐟎砨ﭩŸ𓨽즖‡本 (STT) STT 模型采用语音输入并生成文本记录作为输出。

NVIDIA新工具！2分钟3D模型 NVIDIA再次颠覆行业，推出了革命性的Edify 3D工具！这款工具可以在短短2分钟内生成高质量的3D模型，让我们一起来看看它的神奇之处吧～ 𐟎蠤𛀤𙈦˜IDIA的Edify 3D？ Edify 3D是NVIDIA最新推出的3D资产生成工具。它实现了从文本或图片到3D模型的超高效转换，改变了传统3D内容创作的复杂流程。 ✨ 主要功能亮点文本到3D生成输入简单的文本描述，AI就能生成逼真的3D模型！图像到3D生成上传一张参考图片，Edify 3D自动识别图像中的前景物体并创建高质量3D资产。顶级技术加持结合多视图扩散模型和基于Transformer的重建技术，Edify 3D能高效生成清晰网格、纹理和基于物理的材质。 𐟛 NVIDIA的黑科技原理多视图扩散模型通过扩散技术，从不同视角合成物体的RGB图像和表面法线图像。支持文本或图像输入，确保模型细节丰富、真实感强。基于Transformer的重建模型从多视图图像中生成完整的3D网格、纹理贴图和材质贴图。输出结果不仅满足行业标准，还能直接用于生产。 𐟚€ 应用领域与优势视频游戏、电影制作、虚拟现实、工业设计等领域。只需几分钟，即可完成生产级3D内容的生成。 𐟌Ÿ 为什么这是NVIDIA的又一次颠覆？ Edify 3D不仅通过技术突破解决了3D数据稀缺的难题，还将3D创作的门槛大幅降低，让专业设计师和普通用户都能轻松驾驭。它不仅满足当下的3D资产生成需求，还为未来虚拟世界的构建提供了无限可能。

AI一键生成动漫，老婆任你捏！在这个数字化的时代，AI技术在各个领域都取得了巨大的进步，尤其是在视频生成方面。最近，一个名为"YoYo"的二次元创作网站引起了广泛关注，它通过AI技术，让动漫爱好者能够轻松地创作出高质量的动漫视频。 "YoYo"网站提供了一个简洁易用的界面，用户只需通过文字提示或上传图片，就能一键生成动漫内容。无论是想看到自己喜欢的角色在同人视频中栩栩如生，还是想创作出具有特定风格的动漫作品，"YoYo"都能满足用户的需求。它拥有丰富的高质量素材库，包括几十个流行人物角色和各种风格，如哥特、梦幻、机甲等，让用户能够一站式地实现创作梦想。 "YoYo"的AI技术不仅能还原出精准而富有表现力的人物表情，还能让头发、蒲公英和身上的裙子随风飘动，呈现出非常自然的效果。此外，它还能生成具有电影镜头感的背景，如梦幻的森林大陆、古朴小镇的热闹街市等，大大提升了视频的观赏性。在技术层面，"YoYo"背后的鹿影团队长期专注于AI视频生成技术的研究，并取得了显著成果。他们发表了多篇高水平论文，提出了创新的图生视频框架Motion-I2V，解决了以往模型在可控性和生成速度上的缺陷。Motion-I2V通过解耦运动建模和视频生成过程，使用基于扩散模型的运动场预测器和新颖的运动增强时序层，实现了对视频中动作的精确、交互式控制，大大提升了视频生成的质量和效率。此外，鹿影团队还开发了AnimateLCM模型，它仅需4个迭代步骤就能生成高质量的动画，受到了开源社区的广泛欢迎。AnimateLCM从训练好的Stable Diffusion模型中蒸馏出先验知识，并采用了解耦策略，提高了训练效率和生成质量。它还能在零样本情况下进行高效的视频风格迁移或扩展视频长度。为了进一步提升视频生成的效果，鹿影团队在5月发表了最新的Phased Consistency Model（PCM）。PCM在可控性、一致性和效率上都取得了显著提升，支持确定性采样，能够保持多个推理步骤中的图像一致性，使用普通常微分方程求解器代替原有的求解策略，让模型能够接受更高的CFG值。在隐空间中引入对抗性损失来确保图像分布的一致性，大大提升了少步骤推理情况下的生成效果。

Meta GenAI：让插图生成成为可能今天，我们在GitHub上更新了8篇最新发表在arXiv上的论文。更详细的总结和更多的论文，请移步𐟔—github搜索llm-paper-daily，每日更新论文，如果觉得有帮助，记得点个𐟌Ÿ哦！ 𐟘„ 回到正文 ==== 发表机构: GenAI Meta, Columbia University 论文提出了一种名为"生成插图说明"的新任务，即根据用户需要定制的视觉指令生成一系列图像和文本，共同描述如何实现一个目标。 𐟓š 在学习和生成指令性内容方面，现有的工作包括在WikiHow等网站上学习的文本领域的语言模型，这些工作在汇总、常识程序知识、问答和层次化推理等任务上取得了进展。在多模态环境中，学习多模态数据的表示已经被证明是零拍摄识别、文本图像和文本视频检索、时间段划分、活动定位和预期等多个任务中的一个强大信号源。但现有的文本到图像（T2I）模型无法直接从用户查询中生成视觉效果，即使提供详细的指令性文本，现有的T2I模型也不能生成对目标、步骤均忠实且彼此一致的图像。 𐟓ˆ 本文提出了一个名为StackedDiffusion的新模型挑战1：生成一致且有效的指示性视觉效果现有T2I模型无法直接根据用户查询生成视觉效果。StackedDiffusion模型结合了预训练的大型语言模型和微调的文本到图像扩散模型，采用一些技术（如空间平铺、文本嵌入串联以减少长指令信息丢失以及新的“步骤定位编码”）来生成完整的指导性文章和一系列图像，这些图像独特地描述了这些步骤。这些技术使得StackedDiffusion能够在有限的指导性数据训练下，生成有用的插图。挑战2：超越现有方法的性能与各种基于即用工具的基线方法相比较，包括最近推出的多模态语言模型，StackedDiffusion在自动评估和人工评估中都显示出显著的性能优势。模型甚至在30%的情况下超越了人类生成的文章，显示了该方法的巨大潜力。 𐟓 总结本论文介绍了一种名为StackedDiffusion的新方法，用于生成插图说明，这是一种将文本和图像结合起来描述如何实现某一目标的任务。该方法通过结合大型语言模型和文本到图像扩散模型，并引入一些新颖的建模技巧，解决了现有T2I模型无法直接从用户查询中生成视觉效果的问题，并在人类评估中超越了现有技术水平。

攻击字节大模型实习生田柯宇获顶会最佳论文

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扩散模型、最优传输存在什么关系？法国数学家4页论文引网友围观

后台开发vsAI开发：思维大不同！在软件开发的世界里，一场从传统后台开发到AI开发的转变正在悄然发生。尽管这两种开发方式在技术层面上有着微妙的差异，但更重要的，是思维方式上的巨大转变。 𐟔堧Ž𐤻ぉ开发：赢家通吃，只有最好或一无所有 𐟔劊在AI开发的领域，大模型的训练和推理系统是关键。只有那些被广泛接受和推崇的解决方案才有价值。如果不是行业标杆，几乎没有任何生存空间。 𐟛 ️ 传统后台开发：灵活多变，业务为王 𐟛 ️ 相比之下，传统后台开发，如网站后台、数据平台、调度平台等，即使不是最佳实践，也能找到生存之道。不同的业务需求和硬件环境，使得满足业务要求并不需要采用最新的框架。每个业务都有其独特的“祖传代码”。 𐟒ᠨƒŒ后的原因 𐟒ኧŠ›成本与性价比：AI应用的算力成本极高，因此追求极致的性价比。而许多传统后台应用的调用量并不大，高并发和高可用的场景相对较少。长尾场景巨大，十亿DAU的系统全球就那么几套，而几百万DAU的可能几万套。一个软件用好几年，重构阻力很大。经典话术是: 又不是不能用。 AI应用的高度统一性：生成式AI大多采用Transformers结构，生成范式多为自回归或扩散模型，这使得AI应用在技术上具有高度的一致性，赢者通吃，马太效应严重。 AI 软件迭代极快，vllm 差不多半年被完全重构了一遍。所以，从后台开发转型到AI开发，如果还抱着能用就行，学会一两个技术点就想一劳永逸，不时刻学习，不关注业界最佳实践进展，那很难成为合格从业者。

具身智能之谜：三点关键具身智能的Scaling Law至今仍未找到，但关键在于以下三点： 𐟔 正确的神经网络训练目标这需要顶尖的算法人才来定义。例如，扩散模型优化的是图像或视频数据的边缘分布。 𐟒𞠥䧨焦衩똨𔨩‡的数据真正高质量的数据极其稀缺。为了达到人眼级的三维感知，理解上千类物体，估计需要大约10亿个数据对象。这不能完全依赖人工标注，需要有一套能够自动生产高质量标签的方法。 𐟒ᠥ𜺥䧧š„模型表征能力具身模型的架构仍存在争议。感知模型可能会比生成模型小，范围在1B到几个B之间。这三点是寻找具身智能Scaling Law的关键，也是未来研究的重要方向。

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