近日，Luma Labs在GitHub上开源了一个名为感应矩匹配（Inductive Moment Matching, IMM）的项目，该项目通过一种新的矩匹配框架，为连续数据的扩散模型提供了一种统一且简化的解决方案。这一技术不仅显著减少了生成...

近日，TaylorSeer团队提出了一种利用泰勒级数扩展来预测扩散模型中未来时间步特征的新方法，显著减少了特征缓存中的误差。扩散模型在生成图像、声音和其他复杂数据方面表现出色，但其计算复杂度和资源消耗一直是制约...

大多数文本到图像生成模型依赖于从网络上抓取的大量自定义数据。然而，一项最新研究探讨了仅使用ImageNet数据集训练图像生成模型的可能性。研究发现，通过合成生成的密集标注（dense captions）能够显著提升模型性能...

近日，社区推出了一款名为Flex 1的图像生成模型，该模型基于Flux Schnell进行微调，并采用Apache许可证。Flex 1的设计参数为8B，能够在保持高性能的同时实现快速运行。这一模型的推出为图像生成领域提供了新的工具，...

近日，一项关于CoT（Chain-of-Thought）推理在自回归图像生成领域的研究项目引发了广泛关注。该项目通过探索CoT推理的潜力，旨在提升自回归图像生成模型的表现。自回归模型在图像生成任务中通常依赖于逐步预测像素值...

Luma AI近日发布了其最新的大规模视频生成模型Ray2，该模型在真实视觉效果、自然连贯的运动以及逻辑事件序列方面设定了新的标准。Ray2基于Luma全新的多模态架构进行训练，计算能力较前代Ray1提升了10倍。目前，Ray2...

DeepSeek作为少数几家在生成模型底层架构上持续创新的开放模型提供商之一，其研究成果并非依赖于简单的算力堆砌，而是基于对Transformer架构的深刻理解。DeepSeek的研究团队在Transformer的框架内进行了多项优化，使...

在深度学习领域，尤其是在自然语言处理和代码生成任务中，大型语言模型（LLM）发挥着至关重要的作用。近期的研究趋势显示，通过复制和学习各大顶尖代码助手的最佳实践，可以显著提升代码生成模型的性能和准确性。这...