“ELYZA-LLM-Diffusion 是一款专注于日语的扩散语言模型。”
“构建了这个自定义节点用于批量处理提示，节省了大量时间，因为模型在生成之间保持加载。 比单独排队快大约 50%。”
“本文非常适合那些熟悉 Python 和图像生成 AI 的人，包括 Stable Diffusion、FLUX、ComfyUI 和 Diffusers 的用户。”
“LLM 是“生成和探索文本的 AI”，扩散模型是“生成图像和数据的 AI”。”
“该 ELYZA-LLM-Diffusion 系列可在 Hugging Face 上使用，并可用于商业用途。”
“ELYZA 实验室正在推出将图像生成 AI 技术应用于文本的模型。”
“我在发布前试用了 Flux Klein，感觉太棒了。”
“与以往在分布外数据集上准确率低于 75% 的单范式方法不同，我们的方法在七个不同的测试集上保持了 86.8% 的平均准确率...”
“继续创作和分享，让Wan团队看到。”
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“通过将黎曼度量张量嵌入到自动微分图中，我们的架构可以分析地重建拉普拉斯-贝尔特拉米算子，从而将解的复杂性与几何离散化分离。”
“研究结果表明，虽然当前的生成模型可以模拟表面级别的文档美学，但它们无法重现结构和法医真实性。”
“因此，通过将 LoRA 合并到完整模型中，可以量化合并后的模型，并获得使用更少内存并保持其高精度的 Q8_0 GGUF FLUX.2 [dev] Turbo。”
“Transformer（ChatGPT，又名Generative Pre-Trained Transformer的基础）的发明者之一表示，它现在正在阻碍进步。”
“这些模型与LightX2V轻量级视频/图像生成推理框架完全兼容。”
“忠实于原始方法 在保持可读性的同时，最大限度地减少样板代码 易于作为独立文件运行和检查 在可行的情况下重现关键的定性或定量结果”
“我正在构建我的第一个工作流程，遵循 Gemini 提示，但我最终只得到非常模糊的结果。 有人可以帮助我解决设置或我做错的任何事情吗？”
“此 LoRA 旨在将插图、动漫、卡通、绘画和其他非照片级图像转换为令人信服的照片，同时保留原始构图和内容。”
“文章没有直接引用，而是报道了Sundar Pichai的声明。”
““正在思考关于‘不全部实现’‘不盲目行动’‘不过度行动’的事情””
“SpaceTimePilot 可以在生成过程中独立地改变摄像机视角和运动序列，从而在空间和时间上进行连续和任意的探索。”
“GaMO从现有相机姿势扩展视野，这固有地保持了几何一致性，同时提供了更广泛的场景覆盖。”
“自举框架将视觉配音从一个不适定的修复任务重新定义为一个条件良好的视频到视频编辑问题。”
“生成式分类器...可以通过对所有特征（核心特征和虚假特征）进行建模来避免这个问题，而不是主要关注虚假特征。”
“带有多项式长度的链式思考（CoT）的DLM可以使用最优的顺序步骤数模拟任何并行采样算法。”
“与几个基线相比，ProDM显著提高了CAC评分准确性、空间病变保真度和风险分层性能。”
“本文证明了 HaineiFRDM 在缺陷修复能力方面优于现有的开源方法。”
“所提出的采样器在相同的NFE预算下持续提高样本质量，并且可以与最先进的高阶采样器竞争，有时甚至超越它们。”
“AODDiff 本质上通过多次采样实现不确定性量化，为下游应用提供了关键的置信度指标。”
“本文展示了一个概念验证的生成代理，用于重建稀疏快照之间连贯的湍流动力学。”
“该研究用质量扩散代替了热扩散，并将通常的质量扩散方案扩展到包括超扩散或亚扩散的异常现象。”
“图像生成模型也取得了很大进展，随之而来的是概念消除（暂时归类为unlearning）的研究也越来越广泛。”
“MDiffFR在服务器上使用定制的扩散模型来生成新项目的嵌入，然后将其分发给客户端进行冷启动推理。”
“该方法在没有特定任务的监督训练或微调的情况下，实现了比最先进的重建方法更好的性能。”
“所提出的HOOA实现了显著的改进，与性能最佳的基准方法和最先进的DRL算法相比，分别将平均任务完成延迟降低了2.5％，平均能耗降低了3.1％。”
“由此产生的公式基于一个具有时空扩散张量和对流场的四维Hodge-Laplacian算子，并辅以一个小的时域扰动以确保非退化性。”
“ADS将解码器的成功率降低到接近于零，同时对感知的影响最小。”
“本文介绍了一种基于FM的SISR网络，该网络具有较低级别的特征条件设置，特别是DINOv2特征，我们称之为特征到图像扩散（F2IDiff）基础模型（FM）。”
“研究发现，在适度的实验条件下，GPA通常不适用于这些系统。”
“本文表明，隐式评分匹配实现了与去噪评分匹配相同的收敛速度，并且允许在没有维度灾难的情况下进行 Hessian 估计。”
“Mirage 在各种编辑场景中实现了高度的真实感和时间一致性。”
“CorGi 和 CorGi+ 平均实现了高达 2.0 倍的加速，同时保持了高质量的生成。”
“SeedProteo 在开源方法中实现了最先进的性能，获得了最高的 in-silico 设计成功率、结构多样性和新颖性。”
“LightningDiT-XL/1+IG 实现了 FID=1.34，这在所有这些方法中取得了很大优势。结合 CFG，LightningDiT-XL/1+IG 实现了当前最先进的 FID 1.19。”
“DiffThinker显著优于包括GPT-5 (+314.2%) 和 Gemini-3-Flash (+111.6%) 在内的领先闭源模型，以及微调后的Qwen3-VL-32B基线 (+39.0%)，突出了生成式多模态推理作为视觉中心推理的一种有前景的方法。”
“该模型使用少于专用专家模型所需的 5% 的特定任务数据即可实现可比的性能。”
“D^2-Align 实现了与人类偏好的卓越对齐。”
“本文提出了一个用于 MDLM 的激活引导框架，该框架使用对比示例从单个前向传递计算逐层引导向量，而无需模拟去噪轨迹。”
“GARDO 的关键见解是，正则化不必普遍应用；相反，选择性地惩罚表现出高度不确定性的样本子集非常有效。”
“该框架结合了显著区域选择模块和雅可比向量积引导机制，以生成物理上合理的对抗性对象。”