高通在移动端演示利用Stable Diffusion技术以最快速度在本地生成AI图像

高通在移动端演示利用StableDiffusion技术以最快速度在本地生成AI图像运行像StableDiffusion这样的程序需要大量的计算能力（它是人工智能图像生成的主力），大多数在移动端提供此类服务的应用程序在云端进行所有处理，而不是本地的智能手机或平板电脑，即使在一台配置较好的笔记本电脑上以这种方式生成图像也需要几分钟，所以在几秒钟内从手机上获得一张512x512的图片是令人印象深刻的。高通公司在测试设备上生成的更多示例图像，提示"超级可爱的穿盔甲的绒毛猫战士，逼真，4K，超详细，vray渲染，虚幻引擎……"高通公司声称这是一个速度纪录，该公司介绍说这是StableDiffusion首次在Android系统上本地运行。之前一篇来自开发者IvonHuang的博文显示了他们是如何让StableDiffusion系统在由高通骁龙865和8GB内存驱动的索尼Xperia5II上运行的。不过，正如Huang在一条推文中指出的，用这种设置生成一张512x512的图像需要一个小时。另一个有用的比较是与iOS的比较。早在12月，苹果发布了让StableDiffusion在其机器学习框架CoreML上本地运行所需的优化。因此，今天为了测试该系统，我们通过带有CoreML加速的DrawThings应用程序，让StableDiffusion1.5在iPhone13上运行。在这种设置下，生成一张512x512的图像需要大约一分钟，因此，高通公司再次在速度上获胜，其使用的是较新的硬件和未公开的定制优化包，而iOS的测试是在2021年的手机上使用第三方应用程序完成的。抛开所有这些限制，高通公司的进步仍然令人印象深刻，即使这只是一个演示。让大型人工智能模型在移动设备上本地运行，比依赖云计算有各种优势，例如便利性（你不需要移动连接）、成本（当服务器账单到期时，开发者不会向用户收费）和隐私（本地运行意味着你不会将数据发送到别人的电脑上）方面。这是人工智能快速实现产品化的事实，而且它正在快速发生。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1346107.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1346107.htm

AI图像自动生成实例 或将带来新的世界变革

AI图像自动生成实例或将带来新的世界变革近期AI图像自动生成工具突然爆火，不少玩家带来了最新作品，实际上只要输入有意义的单词或句子就会生成各种图像，有业界人士表示或将带来新的世界变革。如今AI图像自动生成界有Midjourney以及StableDiffusion等主流工具软件，而StableDiffusion近期则刚刚免费开源，可以用于动漫游戏电影等多领域图像生成制作，而且用户完全不需要专业绘画绘图技术。•以下则是各种示例，比如输入“勇者斗恶龙的毕加索风格”、“勇者斗恶龙的北斎风格”以及“将勇者斗恶龙变成照片”等等，另外还有其他类型作品，一起来开开眼。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1309539.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1309539.htm

NVIDIA 正在设法大幅提高生成 AI 图像和视频的速度

NVIDIA正在设法大幅提高生成AI图像和视频的速度Nvidia多伦多人工智能实验室的研究人员正在解决生成图像和视频的时间问题，本周在该公司的GTC2024会议上，他们概述了这项工作的一些成果，展示了旨在实现这一目标的进步更快（因此更经济）生成“噪音”明显更少的图像和更详细的3D图像，将时间从几周或几个月缩短为几天或几分钟。对于图像生成，研究人员着眼于加速扩散模型的工作，该模型用于解决生成高保真度高分辨率图像的棘手问题，并且是OpenAI的Dall-E3等文本到图像模型的基础谷歌的图像。从本质上讲，它们消除了“噪声”——图像原始场景内容中不存在的伪影，但这些伪影可能使图像看起来模糊、像素化、颗粒状或以其他方式表现不佳。——

谷歌 DeepMind 推出 SynthID 工具，能在 AI 生成的图像中嵌入隐形水印

谷歌DeepMind推出SynthID工具，能在AI生成的图像中嵌入隐形水印谷歌DeepMind团队今日推出了一款名为SynthID的工具，可以在AI生成的图像中嵌入人眼不可见的水印，但可以用专门的人工智能检测工具检测出来，以便于区分真实和虚假的内容。SynthID的原理是在图像的像素中嵌入一个水印，但不会影响图像本身的质量和体验。该水印可以抵抗裁剪、缩放等常见的图片编辑操作，只有专门的AI检测工具才能识别出来。谷歌DeepMind的CEODemisHassabis表示，SynthID是为了解决深度伪造（deepfake）等潜在危险的问题而开发的。他认为，在2024年美国和英国即将举行大选的背景下，建立AI图像识别系统是非常重要的。他还表示，SynthID的基本思想也可以应用于视频和文本等其他媒体。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

麻省理工大学携手 Adobe 演示 DMD AI 技术：每秒可生成 20 幅图像

麻省理工大学携手Adobe演示DMDAI技术：每秒可生成20幅图像主流文生图模型固然已经能生成非常逼真的图片，但通常渲染时间非常缓慢。麻省理工大学携手Adobe公司近日研发了DMD方法，在尽量不影响图像质量的情况下，加快图像生成速度。DMD技术的全称是DistributionMatchingDistillation，将多步扩散模型简化为一步图像生成解决方案。团队表示：“我们的核心理念是训练两个扩散（diffusion）模型，不仅能预估目标真实分布（realdistribution）的得分函数，还能估计假分布（fakedistribution）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。在上面的视频短片重点介绍了DMD与StableDiffusion1.5相比的图像生成能力。标清每幅图像StableDiffusion1.5需要1.4秒，而DMD只需几分之一秒就能生成类似的图像。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

谷歌 DeepMind 推出了人工智能生成图像的水印工具

谷歌DeepMind推出了人工智能生成图像的水印工具谷歌DeepMind推出了一款新的水印工具，可以标记图像是否是由人工智能生成的。该工具名为SynthID，最初仅供Google人工智能图像生成器Imagen的用户使用，该生成器托管在GoogleCloud的机器学习平台Vertex上。用户将能够使用Imagen生成图像，然后选择是否添加水印。希望它可以帮助人们辨别人工智能生成的内容何时被冒充为真实内容，或者帮助保护版权。ViaHuaHua投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN