2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
悉尼科技大学的科研人员，通过大语言模型、EEG（大脑活动检测工具）、脑机接口等技术，开发了一个可自动读取人类想法，并转化成文本的AI大模型——DeWave。
失去孟羽童后，格力很快将抖音账号“明珠羽童精选”更名为“明珠格力精选”，头像也更换成董明珠头像。
但随着行业愈发内卷，品牌迟早要变成“六边形战士”，行业人才基础的完善则为品牌的进化提供了土壤。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战，其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时，创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下（盲目恢复），了解自然图像范围至关重要。为了恢复面部图像，必须在确保输出保留个体独特面部特征之前包含身份信息。以往的研究已经探讨了使用基于参考的面部图像恢复的方法来解决这一要求。然而，将个性化整合到基于扩散的盲目恢复系统仍然是一个持久性的挑战。