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...

ModelScope近日发布了Diffusion Studio，这是一个基于GitHub的开源平台和代码库，旨在为多种类型的扩散模型及其相关的自动编码器提供高效的抽象支持。Diffusion Studio通过简化复杂模型的开发流程，帮助研究人员和开...

近日，一款名为LightningDiT的高效模块化扩散模型工具包在GitHub上发布，旨在为生成式AI应用提供可扩展且多功能的解决方案。LightningDiT通过优化模型架构和训练流程，显著提升了生成式AI的性能和效率。该工具包支持...

近日，一项名为Model-Guidance（MG）的技术在扩散模型训练领域取得了突破性进展。该技术通过引入后验概率优化目标，显著提升了扩散模型的训练速度和推理效率。实验结果显示，采用MG技术的扩散模型在ImageNet 256基准...

近日，一项名为TREAD（Token Routing for Efficient Architecture-agnostic Diffusion Training）的新技术引起了广泛关注。该技术通过创新的Token Routing机制，显著提升了扩散模型（Diffusion Models）的样本效率，...

近日，一种名为“可靠且高效的概念擦除”（Reliable and Efficient Concept Erasure，简称RECE）的新型方法引起了人们的广泛关注。这种方法可以在仅需3秒的时间内，将不适当的内容从扩散模型中擦除，而无需额外的精细...

LightenDiffusion是一种新的技术，它利用扩散模型和Retinex理论来改善低光照下的图像。这种技术通过模拟自然光的扩散过程，以及使用Retinex理论来分离图像中的光照和反射成分，从而提高图像的亮度和清晰度。LightenD...

SDXL是一款出色且开放的扩散模型，其搭载了全套LLM嵌入器（Hugging Face Hub），能够展现出强大的文本理解能力。这款模型的训练过程是从零开始的，开发者们通过将LLM嵌入到模型中，来增强其对文本内容的理解和解析能...