近日，一项名为Block Diffusion的技术引起了广泛关注。该技术通过创新的方式在自回归模型（autoregressive models）和扩散模型（diffusion models）之间进行插值，为生成模型领域带来了新的突破。自回归模型以其序列...

近日，Luma Labs在GitHub上开源了一个名为感应矩匹配（Inductive Moment Matching, IMM）的项目，该项目通过一种新的矩匹配框架，为连续数据的扩散模型提供了一种统一且简化的解决方案。这一技术不仅显著减少了生成...

近期，一项名为CATANet的创新技术在高分辨率图像生成领域取得了重要进展。该技术通过聚合长距离内容相似的标记（tokens），显著提升了图像超分辨率的效果。传统的超分辨率方法通常依赖于局部特征的处理，而CATANet则...

近日，GitHub上发布了一款名为Smalldiffusion的开源工具包，专为扩散模型的训练与采样设计。该工具包以轻量、高效和易读性为核心特点，旨在为研究人员和开发者提供一个简洁且高性能的解决方案。Smalldiffusion不仅优...

近日，ToLo推出了一种创新的两阶段、无需训练的布局到图像生成框架，专门针对高重叠布局设计。该框架通过两个独立的阶段实现图像生成：第一阶段利用预训练的模型生成初步图像，第二阶段则通过优化算法对图像进行精细...

VARGPT是一种多模态大语言模型（MLLM），其独特之处在于将视觉理解与生成功能统一在一个自回归框架内。这一创新设计使得VARGPT能够同时处理文本和图像数据，实现更高效的跨模态信息处理。通过自回归机制，VARGPT不仅...

近日，GitHub上的开源项目LightningDiT引起了广泛关注。该项目通过将潜在空间与视觉模型对齐，成功解决了扩散模型中的一些关键挑战。LightningDiT不仅在ImageNet-256数据集上取得了最先进的成果，还显著加快了训练速...

大多数文本到图像生成模型依赖于从网络上抓取的大量自定义数据。然而，一项最新研究探讨了仅使用ImageNet数据集训练图像生成模型的可能性。研究发现，通过合成生成的密集标注（dense captions）能够显著提升模型性能...