diffusion

"使用Stable Diffusion制作了一个简短的AI动画 — 欢迎提供反馈"

"来自ADOS的直播，这是一场以生态系统中的艺术家和开发者为特色的开源生成式人工智能艺术活动"

"我实际上最喜欢做的事情是尝试使用Klein 9B、Z Image Turbo以及新推出的Ernie等模型，来复制Midjourney中生成的那些非常引人注目的图像。"

"通过FBCache和TeaCache，生成速度已经逼近NVIDIA 4060 Ti 16GB。"

"I wrote this article for deep learning engineers to understand the 3 different branches of visual-language-action models, specifically tokenized, diffusion based and flow models."

"他们没有使用我们在Stable Diffusion或FLUX中习惯的通常的CLIP + VAE + Diffusion设置，而是构建了一个名为NEO-unify的原生统一模型。"

"Distilled模型已经重新训练（现为v1.1版本），改进了音频质量并稍微优化了视觉美感。"

"我使用的主要技术是通过在原地使用 LTXV 引导来进行锚点帧注入。在时间轴的关键点注入了三个参考帧：一个专门用于锁定标志的起始帧，一个在帧138处用于填补空白的中间点“一致性锚点”，以及一个参考强度为0.7的硬性结束帧，以便为自然运动留出足够的空间。"

"这项研究展示了40张面部图像，要求参与者判断每张图像是真实照片还是AI生成的。结果将用于评估人类的感知是否与FID等定量指标相一致。"

"有人试过这个吗？ https://github.com/EasonXiao-888/SpatialEdit https://huggingface.co/EasonXiao-888/SpatialEdit-16B"

"我使用GDRE Tools逆向工程了《杀戮尖塔2》的游戏文件，以提取原始美术作品：包括约55张事件插图和600张卡牌图像。"

"决定制作我自己的Stable Diffusion……所有这些都在CPU上完成，使用带有bigru编码器的CFG，具有8x4x4潜空间的32x32图像，VAE和Unet的基础通道为128。"

"老实说，仅仅依靠提示工程来稳定地生成原创角色是不可能的。因此，我尝试使用LoRA进行微调。"

"这种微调的独特之处在于，其数据集（图像+提示词）是由负责使用ComfyUI API重新生成目标图像的大语言模型 (LLM) 生成的。"

"“让我们把一切都交给扩散模型处理，无论是VAE的KL散度（正则化）还是图像重建（解码器）！”"

"结果表明，虽然该模型在干净数据上达到了约0.85的基线R^2，但我们生成的故障暴露了显著的鲁棒性退化，RMSE增加了高达99%，并且在雾条件下0.10以内的定位精度下降至31.0%，这证明了对真实世界边缘AI部署而言正常数据评估的不足。"

"您可以在此处完整观看获奖作品，并加入比赛Discord以接收有关下一届（很可能是6个月后）的最新信息。"

"VibeVoice使用7.5 Hz分词器实现了比Encodec高80倍的压缩率，通过下一令牌扩散，能够在单个LLM上下文窗口内合成最多4个说话者、长达90分钟的自然对话，并以3.76的MOS超越了竞争对手。"

"据报道，Sora 的运营成本约为每天 100 万美元，一些分析估计峰值成本每天达到 1500 万美元。相比之下，终身收入仅为 210 万美元。仅从数字来看，很明显这是不可持续的。"

"高分辨率训练正在进行中。在1024分辨率下的训练时间比preview2长得多。扩展了数据集以帮助学习较不常见的艺术家。"

"DFlash：用于闪存推测解码的块扩散"

"该框架利用人工智能，从单张静止图像中自动生成可立即用于Live2D等动画的“图层分解数据”。"

"LCM (潜在一致性模型) 是一种将推理步骤减少到 2-4 次的方法。"

"我们基于 VAE 的 2 倍放大器严格在其范围内放大图像，不会产生幻觉，从而提供纯粹的真实源。"

"DreamLite 是一款紧凑的统一设备端扩散模型（0.39B），支持在单个网络内进行文本到图像的生成和文本引导的图像编辑。"

"使用原始Apple iPhone (2007)拍摄的照片训练的Lora。"

"总之，我被推荐使用 Stable Diffusion，因为我正在寻找一种更可靠的方式来生成这些图像并获得我想要的结果"

"我刚刚为 Comfyui 量化并上传了一些 Qwen3.5 模型，包括一个工作流程。"

"Wan 2.2 是首个用于视频生成的开源 MoE 模型。"

"实验结果表明，尽管没有复杂的 multistage 训练流程或高质量的人工注释数据集，LongCat-TTS 在 Seed 基准测试中实现了 SOTA 零样本语音克隆性能，同时保持了具有竞争力的可理解性。"