FreeTraj是一种使用扩散模型控制视频生成中的运动轨迹的无需调整的方法。它修改了噪声采样和注意力机制，以指导生成的内容。通过这种方法，用户可以直接操控视频生成的过程，以实现特定的动态效果。FreeTraj的核心优...

研究人员提出了一种新的方法，通过使用分类器引导来定制扩散模型，从用户提供的参考图像中生成保持身份特征的图像。与传统方法需要大量特定领域的训练不同，这种技术利用分类器引导扩散模型，无需额外的训练。此方法...

该项目推出了一种用于遥感图像变化描述的新型概率扩散模型（RSICC）。这一模型的引入旨在通过对时间推移中的环境变化进行描述，提高遥感图像的解读能力。遥感图像变化描述（RSICC）技术在环境监测、灾害评估及土地利...

扰动注意力指引（PAG）是一种提升扩散模型生成图像质量的新方法，无需额外的训练或外部模块。通过创新地操作模型内部的自我关注机制，PAG显著提高了无条件样本和条件样本的结构和保真度。扩散模型一直以来都是生成对...

本文深入探讨了如何训练扩散模型以生成视频，如何适配图像模型，甚至在无需额外训练的情况下，如何从图像模型中生成视频。扩散模型作为一种新兴的生成模型，已经在图像生成领域取得了显著的成果。文章首先介绍了扩散...

最近，一个名为PanFusion的项目引起了业界的广泛关注。该项目采用了一种双分支扩散模型，可以直接从文本提示生成360度全景图像。该方法结合了稳定的扩散技术和专门的全景分支，并通过独特的交叉注意力机制来减少图像...

UniFL是一种通过一系列复杂的反馈步骤来提高扩散模型输出质量的方法。这些步骤旨在提升生成图像的视觉质量、美感和偏好对齐。这些技术与底层模型无关，可用于提升任何图像生成模型的性能。

SwapAnything是一项革命性的新技术，能够在图像中任意替换对象，同时保持图片其余部分不变。与传统工具相比，SwapAnything的优势在于它可以替换任何对象，而不仅限于主要焦点。此外，它在将新对象自然融入原始图像方...