Goodfire公司最新发布的Paint With Ember工具突破了传统文本提示的局限，允许用户通过绘制简单的像素图像直接操控图像模型的神经激活。该工具采用稀疏自编码器技术，将Stable Diffusion XL-Turbo的内部特征解码为可...

近日，FoD研究团队提出了一种基于均值回归随机微分方程的前向生成建模框架（Forward-Only Diffusion）。该技术突破性地实现了非马尔可夫采样过程，在图像生成任务中以更少的迭代步骤达到业界竞争力水平。传统扩散模...

谷歌最新发布的Gemini Diffusion标志着大语言模型架构的重大突破，这是该公司首次采用扩散模型（Diffusion Model）完全替代传统的Transformer架构。技术文档显示，该模型在保持与Gemini 2.0 Flash-Lite相当性能表现...

OpenThinkIMG项目为视觉语言模型(VLMs)提供了革命性的视觉工具调用框架，其核心技术突破体现在三个方面：首先，通过动态推理机制实现多工具链式调用，使AI能根据图像内容自主选择处理工具；其次，创新的V-ToolRL强化...

Meta旗下FAIR（基础人工智能研究）团队近日宣布推出多项重要开源成果，涵盖三大前沿领域：1) 分子属性预测数据集与模型，将加速药物发现与材料科学研发流程；2) 扩散模型（Diffusion Models）相关资源，为当前最热门...

近日，GitHub上开源了一个名为DDT（Decoupled Diffusion Transformer）的项目，该项目实现了一种结合Transformer和扩散模型的新型架构。该架构采用Encoder-Decoder设计，其中Decoder部分由扩散模型构成。初步实验表...

近日，一项名为'Attention Distillation for Diffusion-Based Image Stylization'的技术在图像生成领域取得重要进展。该技术通过利用预训练扩散模型中的自注意力特征，创新性地引入了注意力蒸馏损失函数，有效优化了...

近日，一项名为REPA-E的技术突破引发了机器学习领域的广泛关注。该技术通过创新的表示对齐损失函数，首次实现了变分自编码器(VAE)与潜在扩散模型的稳定联合训练。这种端到端的训练方法在ImageNet数据集上取得了当前...