近期，研究人员开发了一种名为提示自动编辑（Prompt Auto-Editing，简称PAE）的新技术，旨在提升基于文本生成图像的技术水平。该技术利用了Imagen和Stable Diffusion等扩散模型，通过在线强化学习动态调整文本提示中...

最新研究表明，一种名为'全球中心扩散变换器'（World-Centric Diffusion Transformer，简称WcDT）的技术为自动驾驶汽车的路径规划带来了革命性的创新。该技术融合了扩散模型和变换器，旨在提高自动驾驶汽车在复杂环...

ElasticDiffusion是一种革新性的解码方法，它使得文本到图像的扩散模型能够在不经过额外训练的情况下，创建不同尺寸和宽高比的图像。这种技术的出现，为图像生成领域带来了新的可能性，尤其是在处理具有特定宽高比要...

开放词汇注意力图谱（OVAM）是一种新兴的图像分割技术，它通过对类Stable Diffusion的文本到图像扩散模型进行改进，实现了对任意词汇生成注意力图的功能，打破了之前的限制。这意味着，通过OVAM，开发者和研究人员能...

扩散状态空间模型（DiS）是一种新型的扩散模型，它采用状态空间骨干代替了传统的U-Net处理图像数据。这种模型在保持计算效率的同时，能够处理长距离依赖问题，并且能够生成高质量的图像。与传统的U-Net相比，DiS模型...

近期，一项名为Generalized Consistency Trajectory Models（GCTMs）的新项目在GitHub上发布，该项目致力于通过引入一致性模型来增强扩散模型在图像编辑和恢复等任务上的能力。GCTMs通过简化处理流程，实现了通过单...

StableVITON是一种全新的基于图像的虚拟试穿技术。该方法专注于在利用预训练扩散模型的生成能力的同时，保持服装细节的真实性。StableVITON学习预训练模型潜在空间中衣物与人体之间的语义对应关系，从而实现更加准确...

DreamDA提出了一种全新的数据增强技术，该技术通过扩散模型合成多样化、高质量的图像，这些图像与原始数据分布极为相似。数据增强在机器学习和深度学习领域中扮演着至关重要的角色，尤其在训练模型时，能够提高模型...