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【CVPR2025】并非所有参数都重要：通过参数掩码提升扩散模型的生成能力
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统一的多模态理解与生成模型：进展、挑战与机遇
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【CVPR2025】先获取后适配：挖掘文本‑图像生成模型在图像复原中的潜力
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11+阅读 · 4月22日
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11+阅读 · 4月20日
模拟真实世界：多模态生成模型的统一综述
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29+阅读 · 3月7日
【ICLR2025】CUBEDIFF：将基于扩散的图像模型重新用于全景生成
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12+阅读 · 1月29日
DeepSeek发布新款开源多模态AI模型Janus-Pro，超越 DALL-E 3 与 Stable Diffusion
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34+阅读 · 1月28日
NeurIPS 2024最佳论文出炉，北大字节VAR获最佳论文、厦大清华获亚军，
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21+阅读 · 2024年12月4日
视觉自回归模型综述
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39+阅读 · 2024年11月15日
何恺明NeurIPS 2024论文《无条件生成的回归：一种自监督表征生成方法》
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21+阅读 · 2024年11月4日
CVPR 2024｜NAT其实真的不输扩散模型！AutoNAT：全新定制训练&生成策略拓宽性能边界
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【新书】生成式人工智能模型，419页pdf
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110+阅读 · 2024年9月3日
基于人工智能驱动的图像生成提升军事能力：应用、伦理和未来展望
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43+阅读 · 2024年5月9日
【CVPR2024】用于文本到图像生成的判别性探测和调整
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15+阅读 · 2024年3月11日
【CVPR2024】ViewDiff: 3D一致的图像生成与文本到图像模型
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30+阅读 · 2024年3月10日
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