训练
TimesFM 2.0
TimesFM 2.0是谷歌推出的开源时间序列预测模型,采用仅解码器架构,支持处理长达2048个时间点的单变量序列,具备灵活的预测频率选择与分位头预测功能。模型通过大规模自监督预训练,覆盖多个领域,具有优秀的泛化能力。适用于零售、金融、交通、环境监测等多个场景,为数据分析与决策提供支持。
Nvidia·GET3D
我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格,并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。
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