大自然的分形之美，蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚，何恺明团队祭出「分形生成模型」，首次实现高分辨率逐像素建模，让计算效率飙升4000倍，开辟AI图像生成新范式。
何恺明再次开宗立派！开辟了生成模型的全新范式——
你能想象判别模型也能成为强大的图像合成高手吗？「直接上升合成」（DAS）做到了！它突破传统认知，借助多分辨率优化等创新技术，在图像生成的多个关键任务中表现出色。
最近，扩散模型在生成模型领域异军突起，凭借其独特的生成机制在图像生成方面大放异彩，尤其在处理高维复杂数据时优势明显。然而，尽管扩散模型在图像生成任务中表现优异，但在图像目标移除任务中仍然面临诸多挑战。现有方法在移除前景目标后，可能会留下残影或伪影，难以实现与背景的自然融合。
2025年2月24日，明势早期项目、AI图像生成平台「LiblibAI-哩布哩布AI」宣布在一年内已连续完成四轮融资。继2024年7月披露的数亿元融资后，又成功斩获数亿元资金，发展势头迅猛，创下国内AI应用赛道融资速度纪录。
图像生成模型，也用上思维链（CoT）了！此外，作者还提出了两种专门针对该任务的新型奖励模型——潜力评估奖励模型。（Potential Assessment Reward Model，PARM）及其增强版本PARM++。
就在除夕前的晚上（2025 年 1 月 27 日），Deepseek 发布了多模态模型 Janus-Pro-7B，该模型在图像生成和多模态理解方面都超过了OpenAI的DALL-E 3（虽然也一般般），我相信能文生图功能一定很优秀了，今天搞点特殊的，测试下图像理解能力对专业的医学影像有没有应用的可行性，以下是常见的五种医学影像测试。
Stability AI推出3D重建方法：2D图像秒变3D，还可以交互式实时编辑。新方法的原理、代码、权重、数据全公开，而且许可证宽松，可以商用。新方法采用点扩展模型生成稀疏点云，之后通过Transformer主干网络，同时处理生成的点云数据和输入图像生成网格。以后，人人都能轻松上手3D模型设计。
2025 年来了，3D 生成也迎来了新突破。 刚刚，Stability AI 在 CES 上宣布为 3D 生成推出一种两阶段新方法 ——SPAR3D（Stable Point Aware 3D），旨在为游戏开发者、产品设计师和环境构建者开拓 3D 原型设计新方式。
随着图像编辑工具和图像生成技术的快速发展，图像处理变得非常方便。然而图像在经过处理后不可避免的会留下伪影（操作痕迹），这些伪影可分为语义和非语义特征。
