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扩散模型

ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速新算法STD

ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速新算法STD
基于一致性模型（Consistency Models, CMs）的轨迹蒸馏（Trajectory Distillation）为加速扩散模型提供了一个有效框架，通过减少推理步骤来提升效率。 然而，现有的一致性模型在风格化任务中会削弱风格相似性，并损害美学质量 —— 尤其是在处理从部分加噪输入开始去噪的图像到图像（image-to-image）或视频到视频（video-to-video）变换任务时问题尤为明显。 这一核心问题源于当前方法要求学生模型的概率流常微分方程（PF-ODE）轨迹在初始步骤与其不完美的教师模型对齐。
8/20/2025 7:49:28 AM
7000字详解！幼儿园都能看懂的 Stable Diffusion 工作原理

7000字详解！幼儿园都能看懂的 Stable Diffusion 工作原理
前言 事先声明！本文没有苦涩难懂的各种专业术语和代码公式，请大家放心食用。 在过去的一年里，AIGC 在绘画领域的蓬勃发展对设计行业的冲击相信大家都有目共睹。各个公司都在要求设计师必须会使用 AIGC 的相关工具，其中以 Stable Diffusion 为基础的系列工具和 Midjourney 应用范围最广。AI 绘画领域能够取得如此巨大的进展，很大的功劳要归属于 Stability AI 发布了开源的 Stable Diffusion。它除了降低硬件要求，使其可以在相对普通的硬件上运行外。也正是因为它的开源性，
8/22/2024 1:02:36 AM
五幺六
AIGC时代的视频扩散模型，复旦等团队发布领域首篇综述

AIGC时代的视频扩散模型，复旦等团队发布领域首篇综述
AI 生成内容已经成为当前人工智能领域的最热门话题之一，也代表着该领域的前沿技术。近年来，随着 Stable Diffusion、DALL-E3、ControlNet 等新技术的发布，AI 图像生成和编辑领域实现了令人惊艳的视觉效果，并且在学术界和工业界都受到了广泛关注和探讨。这些方法大多基于扩散模型，而这正是它们能够实现强大可控生成、照片级生成以及多样性的关键所在。然而，与简单的静态图像相比，视频具有更为丰富的语义信息和动态变化。视频能够展示实物的动态演变过程，因此在视频生成和编辑领域的需求和挑战更为复杂。尽管在
10/23/2023 3:43:00 PM
机器之心
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