最新发表于arXiv的论文提出两种利用扩散模型生成图像回归任务中反事实解释的创新方法。研究团队通过对比像素空间和潜在空间两种技术路径，系统性地揭示了不同方法在解释稀疏性和生成质量之间的权衡关系。该方法突破...

近日，GitHub上的开源项目LightningDiT引起了广泛关注。该项目通过将潜在空间与视觉模型对齐，成功解决了扩散模型中的一些关键挑战。LightningDiT不仅在ImageNet-256数据集上取得了最先进的成果，还显著加快了训练速...

大型语言模型（LLM）的最新研究聚焦于在连续潜在空间中进行训练，以增强模型的推理能力。研究者们探索了一种新的方法，即通过将自然语言转化为连续的向量表示，使得LLM能在一个连续的潜在空间中学习和推理，从而提高...

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...

一种名为Smooth Diffusion的新方法解决了文本到图像扩散模型的潜在空间平滑度挑战。该方法确保在输入微小调整时，图像呈现出一致和逐渐的变化。

原始稳定扩散模型的创新之一是在扩散过程中使用较小的潜在空间。这意味着扩散不是发生在像素上，而是在某种压缩的图像表示上。本文深入探讨了一些解释SDXL潜在空间的方法。