扩散模型

sCM

sCM是一种由OpenAI开发的基于扩散模型的连续时间一致性模型,通过简化理论框架与优化采样流程,实现了图像生成速度的大幅提升。该模型仅需两步采样即可生成高质量图像,且速度比传统扩散模型快50倍。得益于连续时间框架和多项技术改进,sCM不仅提高了训练稳定性,还提升了生成质量。其应用场景广泛,包括视频生成、3D建模、音频处理及跨媒介内容创作,适用于艺术设计、游戏开发、影视制作等多个行业。

DIAMOND

DIAMOND是一款基于扩散模型的强化学习代理,专注于模拟复杂环境以支持代理的学习与决策。它在Atari游戏和3D环境中表现出色,能够捕捉丰富的视觉信息。通过连续潜在变量和优化的去噪步骤,DIAMOND提升了模型的稳定性和效率。其应用场景涵盖游戏AI开发、机器人技术、虚拟现实、教育培训及科学研究等领域。

SaRA

SaRA是一种新型预训练扩散模型微调方法,通过重新激活预训练阶段未被充分使用的参数,有效提升模型的适应性和泛化能力。该方法支持核范数低秩稀疏训练,能够防止过拟合并优化模型性能,同时大幅降低计算资源需求。SaRA适用于多种应用场景,包括图像风格迁移、视频生成及下游数据集微调等,仅需少量代码调整即可实现高效微调。

MDM

Matryoshka Diffusion Models (MDM) 是一种由苹果公司开发的新型扩散模型框架,通过嵌套UNet架构实现多分辨率联合去噪,支持从低分辨率到高分辨率的渐进式训练,显著提升高分辨率图像生成效率,适用于多种应用场景,如数字艺术创作、游戏开发、电影制作等,并具备出色的零样本泛化能力。

IterComp

IterComp是一种基于迭代反馈学习机制的文本到图像生成框架,由多所顶尖高校的研究团队联合开发。它通过整合多个开源扩散模型的优势,利用奖励模型和迭代优化策略,显著提升了生成图像的质量和准确性,尤其在多类别对象组合与复杂语义对齐方面表现突出,同时保持较低的计算开销。IterComp适用于艺术创作、游戏开发、广告设计、教育和媒体等多个领域。

libcom

libcom是一款由上海交通大学BCMI实验室开发的图像合成工具箱,支持图像融合、和谐化、阴影生成、对象放置及生成式合成等功能,采用传统图像处理与深度学习技术相结合的方式,提供高质量的合成图像解决方案。适用于增强现实、艺术创作、电子商务、影视制作及游戏开发等多个领域。

Playground v3

Playground v3是一款基于大型语言模型(LLM)的文本到图像生成工具,具备240亿参数量的潜扩散架构(LDM),能够精准理解和生成复杂的图像内容,支持RGB颜色控制和多语言文本生成。其核心功能包括文本到图像生成、图形设计、RGB颜色控制和多语言支持,广泛应用于设计、内容创作、游戏开发、广告等多个领域。

Inverse Painting

Inverse Painting 是一种基于 AI 的创新技术,能够逆向还原绘画过程,通过分析艺术家的绘画视频学习技巧与顺序,生成详细的绘画指令,逐步更新画布,模拟创作流程。该工具可应用于艺术教育、艺术创作辅助、文化遗产保护、艺术品鉴定、娱乐产业及交互式媒体等多个领域。

IFAdapter

IFAdapter是一种由腾讯与新加坡国立大学联合开发的文本到图像生成模型,专为提高多实例图像生成时的空间定位与特征表达准确性而设计。它通过“外观标记”与“实例语义图”两大关键技术解决了传统方法中的定位与特征问题,并支持以即插即用的形式融入现有扩散模型,无需重新训练即可实现高效的空间控制。

Matryoshka Diffusion Models

Matryoshka Diffusion Models (MDM) 是一种由苹果公司开发的创新扩散模型,专为生成高分辨率图像和视频而设计。通过多尺度扩散机制与NestedUNet架构,MDM实现了高效的信息共享与渐进式训练,显著提升了模型的训练效率与生成质量。该模型适用于资源受限的环境,可减少训练步骤并保持生成图像的细节与清晰度。其主要功能包括高分辨率图像生成、多分辨率处理、特征共享以及渐进式训练