扩散模型（Diffusion Models, DMs）已经成为文本到图像生成领域的核心技术之一。凭借其卓越的性能，这些模型可以生成高质量的图像，广泛应用于各类创作场景，如艺术设计、广告生成等。
过去 24 小时内发布或更新的 AI 服务包括但不限于 Stable Diffusion 3.5 最强模型全家桶、能操作用户电脑的 Claude 3.5 Sonnet、Genmo 开源的可商用的 Mochi 1 DiT、Runway 推出的一款生成式角色表演工具…… 以及我们这里要介绍 Ideogram Canvas，一款基于 AI 的无限创意画板服务，可用于组织、生成、编辑和组合图像。
就在刚刚，Stability AI发布了自家最强的模型Stable Diffusion 3.5，而且是一个全家桶，包含三个版本。
打造更强大文生图模型新思路有—— 面对Flux、stable diffusion、Omost等爆火模型，有人开始主打“集各家所长”。
本期AGI路线图中关键节点：DiT架构、Stable Diffusion 3.0、Flux.1、ControlNet、1024×1024分辨率、医学影像、英伟达Eagle模型、谷歌Med-Gemini系列模型、GPT-4o端到端、Meta Transfusion模型。
阿里放大招了，就在刚刚，通义万相AI视频功能正式开放。5秒的视频，在手机端APP不限次数免费用！连今晚音乐节的MV都是AI直出。试用后我们惊喜地发现，更懂中国风的AI视频，它真的来了。
这篇文章是笔者之前AI手写连笔书法生成的一个工作，是联合中央美院几位非常知名的老师完成的。当时提出的思路相对简单，主要结构是基于对抗生成网络（GAN）。虽然方法在大模型横行今天可能已经不算太新颖，但近期一些基于diffusion的AIGC工作还是关注到了这篇文章，并产生了一些启发。笔者认为这些灵感仍具有一定价值，因此在这里做个分享。由于一些公式和指标不太友好，为了不影响阅读故省略。
没有任何通知，Runway在Hugging Face上的内容全部删除了！
本文引入了 Transfusion，这是一种可以在离散和连续数据上训练多模态模型的方法。
在人工智能领域，图像生成技术一直是一个备受关注的话题。近年来，扩散模型（Diffusion Model）在生成逼真且复杂的图像方面取得了令人瞩目的进展。然而，技术的发展也引发了潜在的安全隐患，比如生成有害内容和侵犯数据版权。这不仅可能对用户造成困扰，还可能涉及法律和伦理问题。
