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2025-04-01 talkingdev

[开源]扩散模型最优步长研究(Optimal Stepsize in Diffusion Models)实现10倍加速

GitHub最新开源项目Optimal Stepsize for Diffusion Sampling (OSS)通过动态规划算法优化了扩散模型的采样步长调度方案。这项突破性技术能在保持生成质量近乎无损的情况下,将采样速度提升10倍。该研究解决了扩散模...

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2025-03-26 talkingdev

SISO技术:单张图像驱动的迭代生成与编辑

SISO(Single Image Iterative Subject-driven Generation and Editing)是一种无需训练的推理时优化方法,能够从单张图像中个性化生成或编辑图像内容。该技术通过高效的优化算法,直接在推理阶段实现对图像主体的个...

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2025-03-26 talkingdev

OpenAI推出GPT-4o:图像生成技术再升级

OpenAI最新发布的GPT-4o在图像生成领域取得了显著进展,其核心亮点包括精确的文本渲染、强大的指令跟随能力以及多轮编辑功能。这些新特性不仅提高了生成图像的质量,还增强了其在复杂任务中的灵活性和实用性。GPT-4o...

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2025-03-25 talkingdev

无需训练的个性化图像生成技术SISO问世

近日,一项名为SISO的突破性技术引发了业界广泛关注。该技术通过在图像生成和编辑过程中迭代优化相似性损失,实现了无需训练的个性化处理。这一创新意味着用户可以在不进行复杂模型训练的情况下,快速生成或编辑出符...

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2025-03-25 talkingdev

Reve图像生成器以低价挑战MidJourney和Flux,每张仅需1美分

Reve Image 1.0 是一款AI图像生成器,其定价策略和生成质量在市场上具有显著竞争力,甚至可能超越Midjourney和Ideogram等行业巨头。该工具以5美元提供500次生成额度,每张图像的成本仅为1美分,使得高质量图像生成变...

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2025-03-24 talkingdev

[开源]Tokenize an Image as a Set:基于集合标记化的图像生成新框架

近日,GitHub上发布了一个名为“Tokenize an Image as a Set”的开源项目,该项目提出了一种全新的图像生成框架。该框架通过集合标记化(set-based tokenization)和新型离散扩散方法(discrete diffusion method),...

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2025-03-24 talkingdev

SynCity:无需训练,从文本生成精细3D世界的创新系统

SynCity是一种革命性的系统,能够直接从文本提示生成详细的3D世界,而无需任何训练。该系统结合了2D图像生成器和3D生成器的优势,前者确保了艺术质量,后者则提供了精确的几何结构。SynCity以分块的方式构建场景,并...

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2025-03-19 talkingdev

无需额外训练,通过Diffusion Transformer实现图像个性化

最新的技术突破使得我们几乎可以通过在Diffusion Transformer中使用token替换来实现对任何图像的个性化,而无需进行额外的微调或训练。这一创新方法不仅大大简化了个性化图像的生成过程,还显著提高了效率。Diffusio...

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