GitHub热门项目「Awesome-Nano-Banana-images」近期引发人工智能社区广泛关注，该项目通过精心策划的示例库，展示了基于Gemini-2.5-flash图像生成模型「Nano Banana🍌」的多样化应用场景。该仓库收录了包括超现实主义...

加州大学洛杉矶分校研究团队最新提出的NVG（Next Visual Granularity）框架，标志着图像生成领域取得重大技术突破。该创新性方法采用结构化序列建模技术，通过多层次渐进式优化机制，首次实现了从全局布局语义到局部...

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...

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...

最新研究通过两阶段优化策略，成功将自回归模型应用于个性化图像生成领域，其生成质量已达到当前主流的扩散模型水平。该论文提出创新性训练框架，第一阶段通过大规模数据集预训练构建基础模型，第二阶段采用针对性微...

近日，图像生成领域取得了一项重要技术突破，成功解决了长期困扰业界的'大象难题'。这一突破性进展标志着生成式AI在图像合成质量与逻辑一致性方面迈上了新台阶。研究人员通过改进LLM与扩散模型的协同机制，结合创新...

在计算机视觉和图形学领域，生成角色的中间帧运动一直是一个具有挑战性的任务，尤其是当涉及个性化角色的动画生成时。传统的动画生成方法需要针对特定角色进行数据收集和模型训练，而新项目AnyMoLe通过引入视频扩散...

近日，一项名为TREAD（Token Routing for Efficient Architecture-agnostic Diffusion Training）的新技术引起了广泛关注。该技术通过创新的Token Routing机制，显著提升了扩散模型（Diffusion Models）的样本效率，...