麻省理工学院研究人员开发出对图像质量影响最小的超快速图像生成方法

麻省理工学院研究人员开发出对图像质量影响最小的超快速图像生成方法 图像生成人工智能通常采用一种称为扩散的过程，通过几个采样步骤来完善视觉输出，以达到最终希望"逼真"的结果。研究人员表示，扩散模型可以生成高质量的图像，但需要数十次前向传递。Adobe 研究中心和麻省理工学院的专家们正在引入一种名为"分布匹配蒸馏"（DMD）的技术。这一程序将多步扩散模型简化为一步图像生成解决方案。由此产生的模型可以生成与Stable Diffusion 1.5 等"传统"扩散模型相当的图像，但速度要快上几个数量级。"我们的核心理念是训练两个扩散模型，不仅能估计目标真实分布的得分函数，还能估计假分布的得分函数。"研究人员称，他们的模型可以在现代 GPU 硬件上每秒生成 20 幅图像。上面的视频短片重点介绍了 DMD 与 Stable Diffusion 1.5 相比的图像生成能力。标清每幅图像需要 1.4 秒，而 DMD 只需几分之一秒就能生成类似的图像。虽然在质量和性能之间有所权衡，但最终结果仍在普通用户可接受的范围之内。该团队发表的关于新渲染方法的文章展示了使用 DMD 生成图像结果的更多示例。它比较了稳定扩散和 DMD，同时提供了生成图像的重要文字提示。主题包括通过虚拟数码单反相机镜头取景的一只狗、多洛米蒂山脉、森林中一只神奇的鹿、一只鹦鹉宝宝的 3D 渲染、独角兽、胡须、汽车、猫，甚至更多的狗。分布匹配蒸馏法并不是第一种用于生成人工智能图像的单步方法。Stability AI 公司开发了一种被称为逆向扩散蒸馏（ADD）的技术，用于实时生成 100 万像素的图像。该公司通过 ADD 训练其 SDXL Turbo 模型，在单个 NVIDIA A100 AI GPU 加速器上实现了仅 207 毫秒的图像生成速度。Stability 的 ADD 采用了与麻省理工学院的 DMD 类似的方法。 ... PC版： 手机版：

Stable Diffusion 是人工智能公司 Stability AI 背后的文本到图像模型，于 2022 年 8 月发布。

Stable Diffusion 是人工智能公司 Stability AI 背后的文本到图像模型，于 2022 年 8 月发布。Stability AI 首席执行官 Emad Mostaque 表示，Stable Diffusion 在所有渠道拥有超过 1000 万用户。如果我们推断一下《Midjourney》的数据和趋势，就会发现，通过官方的 Stable Diffusion 渠道，用户每天会生成 200 万张图片，而在发布一年多的时间里，这个数字已经达到了 6.9 亿张图像。 如果加上其他流行模型（例如 Runway，我们单独统计）和 Stability AI 的官方渠道，使用 Stable Diffusion 创建的图像数量将增加到 125.9 亿张，占所有使用文本转文字创建的 AI 图像的 80%。 Adobe Firefly Adobe Adobe 推出了 Firefly，于 2023 年 3 月发布。上线 6 周内，用户创建了超过 1 亿资产。随着 Firefly 于 2023 年 5 月集成到 Adobe Photoshop，考虑到全球使用 Photoshop 的人数，图像数量呈指数级增长。 Adobe 在最新的新闻稿中分享了其 AI 图像统计数据：推出仅 3 个月，使用 Adobe Firefly 创建的图像数量就已达到 10 亿张。 使用 Stable Diffusion、Adobe Firefly、Midjourney 和 DALLE-2 总共生成了超过 150 亿张人工智能创建的图像。这比 Shutterstock 的整个照片、矢量图和插图库还要多，而且是 Instagram 上传的图片数量的三分之一。

麻省理工这本《理解深度学习》的免费书可太好了。

麻省理工这本《理解深度学习》的免费书可太好了。 深入讲解了深度学习的大部分概念。 而且每个章节都有搭配的PPT可以下载，还有对应练习的Python代码。 内容包括监督学习、神经网络、损失函数、正则化、卷积网络、Transformers、扩散模型、强化学习等。 这里下载PDF和课件，页面上还有更多分支的学习路径和资源：

澳门理工大学持续教育中心开办“3D建模及打印应用”课程

澳门理工大学持续教育中心开办“3D建模及打印应用”课程 #澳门理工大学 为配合市场对3D打印学习相关技术的需求，澳门理工大学持续教育中心即将开办“3D建模及打印应用”课程，内容包括认识3D建模至打印全过程的工作流程、介绍模型制作软件及应用、认识三维模型常用格式及获取模型方式、3DS MAX基础技术及各种操作指令、练习3D建模操作、3D打印机的设定与使用、模型优化与印后处理等。课程由设计企业创意总监任教...

Stability AI发布最新图像生成模型Stable Diffusion XL 1.0

Stability AI发布最新图像生成模型Stable Diffusion XL 1.0 今天，Stability AI 宣布推出 Stable Diffusion XL 1.0，这是该公司迄今为止描述为“最先进”的文本到图像模型。Stable Diffusion XL 1.0 可在上以开源形式使用，并提供给 Stability 的和消费者应用程序和 。Stability 声称，与其前代产品相比，Stable Diffusion XL 1.0 提供了“更生动”和“更准确”的颜色，更好的对比度、阴影和照明效果。 在接受采访时，Stability AI 的应用机器学习负责人Joe Penna 指出，Stable Diffusion XL 1.0 包含 35亿个参数，可以“在几秒钟内”生成多种长宽比的 100万像素分辨率的完整图像。“参数”是模型从训练数据中学习到的部分，基本上定义了模型在解决问题上的技能水平。 上一代稳定扩散模型稳定扩散 XL 0.9 也可以生成更高分辨率的图像，但需要更多的计算能力。 、

继 Stable Diffusion 后，图像生成界又诞生了新的革新技术。来自谷歌的一组研究人员与马克斯普朗克信息学研究所和麻省

继 Stable Diffusion 后，图像生成界又诞生了新的革新技术。来自谷歌的一组研究人员与马克斯普朗克信息学研究所和麻省理工学院 CSAIL 最近发布了 「DragGAN」，一种新的图像生成方法。 通过 DragGAN，任何人都可以通过精确控制像素的位置对图像进行变形，从而操纵动物、汽车、人类、风景等不同类别的姿势、形状、表情和布局。 作者在 github 上表示代码将在六月发布，该项目一天时间内已有 1.2K 标星。以下是演示视频： （代码放出来后，如果 DragGAN 真的可以精准地控制图像生成的具体像素位置，那图像生成界真的又要变天了...） Invalid media: