扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters

该研究首先比较两个SiT-XL/2模型在前400K次迭代期间生成的图像，其中一个模型应用REPA。两种模型共享相同的噪声、采样器和采样步骤数，并且都不使用无分类器引导。使用REPA训练的模型表现更好。REPA在各个方面都展现出强大的可扩展性该研究通过改变预训练编码器和扩散transformer模型大小来检查REPA...

清华团队提出“智能体医院”:医生智能体可实现自我进化|大模型

6.注意力驱动的免训练扩散模型效率提升扩散模型(DMs)在生成高质量和多样化的图像方面表现出优越的性能。然而,这种卓越的性能以昂贵的架构设计为代价,特别是在领先模型中大量使用了attention模块。现有工作主要采用再训练流程来提高数据挖掘效率。这在计算上是昂贵的,且不太可扩展。为此,来自普林斯顿大学和Adobe...

腾讯吴运声:大模型训练正在简化,一张照片就能生成数智人

平台的精调训练模块以易用、稳定和高效为核心,内置多款主流大模型,支持一键启动精调,并通过三层稳定机制及自研Angel框架,确保大规模训练的连续性和性能提升。此外,我们还采用三阶段模型评测流程,包括轻量体验、客观评测和主观评测,确保模型训练的精准性和真实反馈。通过混元大模型底座、TI平台、知识引擎等工具、产品的...

训练数据基本不含版权数据,Adobe凭何造出图像生成模型“萤火虫...

“搜刮”互联网上的数据为科技公司提供了一种廉价的方式来获取大量训练数据,而一般来说,拥有更多的数据可以让开发者构建更强大的模型。格林菲尔德说,将萤火虫限制在许可数据范围内进行训练是一个冒险的决定。(来源:MITTRVIAFIREFLY)格林菲尔德说:“老实说,当我们开始构建萤火虫和图像生成模型时,我们不知道自己能...

...OpenAI创始大神手搓千行C代码训练GPT;Stability AI图像模型竟...

????反向训练大法通过逆向训练方式解决逆转诅咒,提高模型表现。????研究人员测试了多种反向类型的有效性,实体保留和随机段反转效果显著。Meta将在Facebook和Instagram上标记AI生成的内容AiBase提要:??标记将从五月开始,用户可以自行标明其内容是否由AI生成。

无需训练,这个新方法实现了生成图像尺寸、分辨率自由

图1:采用不同方法在SDXL1.0下生成2048×2048图像的对比(www.e993.com)2024年11月16日。[1]然而,当这些预训练的扩散模型在超出训练分辨率时生成图像,通常会出现模式重复和严重的人工伪影(artifacts)问题,如图1最左侧所示。为了解决这一问题,来自香港中文大学-商汤科技联合实验室等机构的研究者们在一篇论文中深入研究了扩散模型中...

ControlNet作者又出新作:百万数据训练,AI图像生成迎来图层设计

图4引入了几种替代架构,以实现更复杂的工作流程。研究者可以向UNet添加零初始化通道,并使用VAE(有或没有潜在透明度)将前景、背景或图层组合编码为条件,并训练模型生成前景或背景(例如,图4-(b,d)),或直接生成混合图像(例如,图4-(a,c))。

1X发布消费级人形机器人NEO Beta、Open AI 新的推理模型已经训练...

上周自己挑选数据训练了一个FLUX风格Lora,整体会让生成的图片更加简洁,会有更多灰色内容,感兴趣可以试试。顺便帮可灵模型团队招一个设计师[4],主要职能是负责可灵的训练数据质量,保证模型美学表现以及工作流优化。发消息可以备注歸藏这里来的。上周精选??...

ZOMI酱:从艺术生到大模型训练专家

ZOMI酱(右一)在贝加尔湖,图片来源:受访者提供在代码与艺术的交汇点,这里住着ZOMI酱。ZOMI酱从4岁开始学习美术,是一位艺术生,高考时阴差阳错地调剂进入了计算机专业。现在的他是昇腾大模型训练专家,同时也是一位哔哩哔哩(B站)AI科普视频UP主,他起了一个颇为“二次元”的名字——ZOMI酱。“叫这个名字是因...

揭秘最强视频生成模型Sora,OpenAI是怎么实现1分钟一镜到底的?

接下来，OpenAI训练了一个专门用于降低视觉数据维度的网络。该网络以原始视频作为输入，输出的潜在表示在时间和空间上都经过了压缩。Sora正是在这个压缩后的潜在空间中进行训练，并在该空间内生成视频。此外，OpenAI还训练了一个解码器模型，能够将这些潜在表征还原为像素级的视频图像。通过对压缩后的视频输入进行...