GAN已死？GAN万岁！布朗康奈尔新作爆火，一夜碾压扩散模型
GAN已死？GAN万岁！布朗康奈尔新作爆火，一夜碾压扩散模型GAN已死？不，它卷土重来了！布朗大学和康奈尔大学的研究者刚刚提出了R3GAN，充分利用现代架构设计，彻底摒弃临时技巧，一半参数就能碾压扩散模型。网友惊呼：游戏规则要改变了！
来自主题: AI技术研报
5588 点击 2025-01-12 11:04
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GAN已死？不，它卷土重来了！布朗大学和康奈尔大学的研究者刚刚提出了R3GAN，充分利用现代架构设计，彻底摒弃临时技巧，一半参数就能碾压扩散模型。网友惊呼：游戏规则要改变了！
将扩散模型量化到1比特极限，又有新SOTA了！ 来自北航、ETH等机构的研究人员提出了一种名为BiDM的新方法，首次将扩散模型（DMs）的权重和激活完全二值化。
对于专业应用和创意工作流来说，除了高质量的形状和纹理，更需要可以独立操作的「零部件级3D模型」。为此，Meta与牛津大学的研究人员推出了全新的多视图扩散模型。
自回归文生图，迎来新王者——
只需一张图，就能生成高质量、广范围的3D场景！ 泰迪熊、花园、山谷都从平面图片变成了仿佛触手可及的立体物品。
近年来许多论文研究了基于扩散模型的定制化生成，即通过给定一张或几张某个概念的图片，通过定制化学习让模型记住这个概念，并能够生成这个概念的新视角、新场景图片。
对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击，可以用于评估大型视觉语言模型（VLMs）的对抗鲁棒性，从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。然而，现有的基于迁移的对抗攻击由于需要大量迭代和复杂的方法结构，导致成本较高
近些年来，以 Stable Diffusion 为代表的扩散模型为文生图（T2I）任务树立了新的标准，PixArt，LUMINA，Hunyuan-DiT 以及 Sana 等工作进一步提高了图像生成的质量和效率。然而，目前的这些文生图（T2I）扩散模型受限于模型尺寸和运行时间，仍然很难直接部署到移动设备上。
扩散模型在可控图像生成方面取得了空前进展，包括图像修补 ，图像着色和图像编辑。基于扩散模型的生成方案可以显著降低劳动力成本，尤其是在基于参考图像序列着色任务上，它可用于漫画创作，动画制作和黑白电影着色。
在时间序列预测领域，当前主流的扩散方法还是传统的基于噪声的方法，未能充分利用自回归技术实现时间序列建模。