南洋理工发布提高AI视频生成内容一致性方法FreeInit
要点:
FreeInit方法提升视频扩散模型生成的时空一致性。
通过发现噪声初始化在视频扩散模型中存在的隐含训练-推理差距,提出了FreeInit,无需额外训练,不引入可学习参数。
FreeInit通过迭代优化推理初始噪声的时空低频组件,弥补训练和推理之间的初始化差距,显著提高生成结果的时空一致性。
南洋理工大学发布了一项名为FreeInit的方法,该方法可以大幅提高人工智能视频生成的内容一致性。演示显示这一方法非常流畅,并且可以与现有的SD生态结合。此外,他们还发表了与Animatediff结合的方法,只需等待一些专业人士制作插件,就可以使用这一方法。视频中展示了使用了FreeInit和未使用FreeInit的Animaetdiff的对比。

项目地址:https://tianxingwu.github.io/pages/FreeInit/
根据他们的介绍,他们深入研究了视频扩散模型的噪声初始化,并发现了一个隐含的训练-推断差距,导致了推断质量的下降。他们的关键发现包括推断时初始潜变量的信噪比(SNR)的时空频率分布与训练时本质上不同,以及去噪过程受到初始噪声的低频分量的显著影响。
在受到这些观察的启发下,他们提出了一种简洁而有效的推断采样策略FreeInit,该策略能够显著改善扩散模型生成的视频的时间一致性。通过在推断过程中迭代地优化初始潜变量的时空低频分量,FreeInit能够弥补训练和推断之间的初始化差距,从而有效改善生成结果的主体外观和时间一致性。
FreeInit以迭代方式改进推断初始噪声,通过DDIM采样、DDPM前向和噪声重新初始化,初始噪声的低频成分逐渐得到改进,从而持续增强时间一致性和主体外观。
这一方法的发布为人工智能视频生成领域带来了新的突破,将有望提高视频生成的质量和时间一致性。随着这一技术的不断发展和完善,相信将会为视频内容创作和人工智能应用带来更多的可能性。
OpenAI新研究:让小模型来监督大模型能显著提高泛化性能
要点:创新方向:研究如何通过深度学习的泛化性质来以弱监督控制强模型,解决超智能对齐问题。研究背景:超智能对齐的核心挑战是人类需要监督比他们更聪明的AI系统,提出通过小模型监督大模型的方法,取得了令人满意的初步结果。研究结果:通过以GPT-2级模型作为弱监督者对GPT-4进行微调,能够在自然语言处理任务中显著提高泛化性能,表明了弱到强泛化的可行性,为未来AI对齐问题提供了新的研究方向。站长网2023-12-15 14:04:490002小米首款小折叠旗舰!MIX Flip现身
快科技6月5日消息,据媒体报道,小米第一款小折叠MIXFlip现身IMEI数据库,这款设备将在全球上市发售。据悉,小米MIXFlip国际版型号是2405CPX3DG,其中G代表Global”,国行版型号是2405CPX3DC。站长网2024-06-05 15:24:280000DeepSeek独立发现o1核心思路,OpenAI首席研究官亲自证实!奥特曼被迫发声
DeeSeek掀起的滔天巨浪,让全世界为之震颤。短短几天,从R1复现狂潮,到登顶美榜APPStore,再到科技股集体重挫,这股东方神秘力量威力尽显。R1在HuggingFace中的like,从今年1月起直线飙升。就连奥特曼本人也不得不打破沉默,公开承认DeepSeek的实力,并剧透了未来会有更多模型的发布:0000这10个项目,闷声发财月入2万。
做什么东西最赚钱?那一定是做虚拟产品最赚钱!关于虚拟产品,我们聊的比较少,这个赛道其实很有意思,也可以理解为一本万利的生意。a、投入少虚拟产品整体来说属于轻资产模式,不囤货、轻劳力。b、回报高我们卖实物产品,利润超过50%就已经很好了,如果能达到100%就不得了。但是虚拟产品的利润可能是300%、500%甚至更高。c、低风险除版权外,虚拟产品的风险极低,倒闭就倒闭了,无所谓。站长网2023-11-09 09:08:010000DataGPT发布AI分析师,使任何公司高效分析数据
🔍划重点:1.DataGPT的AI分析师:DataGPT发布了一款AI分析师,这是一款能够以自然语言交流的聊天机器人,帮助企业团队理解其数据集的内容和原因。2.工作原理:该AI工具结合了大型自然语言模型的创造性和理解能力,以及DataGPT专有分析引擎的逻辑和推理能力,从而提供相关的见解。站长网2023-10-26 10:14:370000