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...

Luma首席科学家宋嘉明，作为最早为扩散模型开发加速算法的先驱，近日发布了新的多模态预训练方法——Inductive Moment Matching（IMM）。这一新方法不仅超越了传统扩散模型在样本质量上的表现，还实现了10倍以上的效率...

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...

在计算机视觉和图形学领域，生成角色的中间帧运动一直是一个具有挑战性的任务，尤其是当涉及个性化角色的动画生成时。传统的动画生成方法需要针对特定角色进行数据收集和模型训练，而新项目AnyMoLe通过引入视频扩散...

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...

近日，TaylorSeer团队提出了一种利用泰勒级数扩展来预测扩散模型中未来时间步特征的新方法，显著减少了特征缓存中的误差。扩散模型在生成图像、声音和其他复杂数据方面表现出色，但其计算复杂度和资源消耗一直是制约...

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，Kiss3DGen技术引起了广泛关注，该技术通过重新利用2D扩散模型，实现了高效的3D对象生成。Kiss3DGen利用多视角图像和法线贴图，能够生成高质量的3D网格和纹理。这一创新不仅简化了3D生成流程，还显著提升了生成...