UNet

Hallo

Hallo是由复旦大学、百度公司、苏黎世联邦理工学院和南京大学的研究团队共同开发的一种基于人工智能的肖像图像动画技术。该技术通过分层音频驱动视觉合成、端到端扩散模型、交叉注意力机制、UNet去噪器、时间对齐技术和参考网络等方法,实现了音频与视觉输出的高精度同步。Hallo具备音频同步动画、面部表情生成、头部姿态控制、个性化动画定制、时间一致性维护以及动作多样性等主要功能,显著提升了视频动画的真实感

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

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。

CorrDiff

CorrDiff是NVIDIA开发的生成式AI模型,用于将低分辨率天气数据提升至高分辨率,提升天气预测的精度和效率。采用UNet与扩散模型结合的两步法,显著提升计算速度并降低能耗。支持多变量预测和极端天气模拟,适用于灾害预警和高精度气象分析,具备良好的部署灵活性。