UniFL是一种通过一系列复杂的反馈步骤来提高扩散模型输出质量的方法。这些步骤旨在提升生成图像的视觉质量、美感和偏好对齐。这些技术与底层模型无关，可用于提升任何图像生成模型的性能。

Diff-Text是一种新的无需训练的框架，可用于创建任何语言的具有文本的逼真图像。它通过使用手绘图像作为先验，增强了稳定扩散模型的多语言能力。

原始稳定扩散模型的创新之一是在扩散过程中使用较小的潜在空间。这意味着扩散不是发生在像素上，而是在某种压缩的图像表示上。本文深入探讨了一些解释SDXL潜在空间的方法。

OpenAI最近发布了用于稳定扩散的一致性解码器，这将极大地改善潜在扩散模型生成图像的性能。这是一个开源项目，可在GitHub上获得。随着这种技术的进步，我们可以期待AI在图像生成方面的更多突破。

近日，一家新兴科技公司发布了新的 SDK，使用户可以使用稳定扩散模型创建动画。这一创新技术可以生成无条件、图像条件或视频条件下的动画，其结果非常美观，但计算成本较高，且具有非常独特的风格。以下是该技术的...