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英伟達とマサチューセッツ工科大学（MIT）が共同でFast-dLLMフレームワークを発表　AI推論速度が27.6倍向上

先ごろ、テクノロジー大手の英偉達はマサチューセッツ工科大学（MIT）および香港大学と共同で、Fast-dLLMと呼ばれる新しいフレームワークを公開しました。この革新的なフレームワークは、拡散ベースの言語モデル（Diffusion-based LLMs）の推論速度を最大で27.6倍まで高速化し、人工知能の応用にさらなる強力な技術サポートを提供します。拡散モデルの課題と機会として、拡散モデルは従来の自己回帰モデル（Autoregressive Models）の強力なライバルと見られています。

5.3k 6 日前

3DV-TON革新動画試着：拡散モデルによるテクスチャ3D整合性で新たな体験

拡散モデルを用いたテクスチャ3D誘導による動画試着を実現する革新技術「3DV-TON（Textured3D-Guided Consistent Video Try-on via Diffusion Models）」が正式に発表されました。AIbaseの情報によると、3DV-TONは高度な3D幾何学とテクスチャモデリングを動画拡散モデルと組み合わせることで、動画における衣服の一貫性と現実感を確保し、eコマース、ファッション、仮想現実分野に新たな可能性をもたらします。

6.7k 4 日前

EasyControl：DiTモデルにControlNet並みの強力な制御機能を提供、ジブリ風変換にも対応

人工知能による絵画の分野では、拡散モデル（Diffusion Model）がU-NetアーキテクチャベースからTransformerアーキテクチャ（DiT）ベースへと移行しつつあります。しかし、DiTエコシステムは、プラグインサポート、効率性、多条件制御などの点で課題に直面しています。最近、Xiaojiu-z氏率いるチームがEasyControlという革新的なフレームワークを発表しました。これは、DiTモデルに効率的で柔軟な条件制御能力を提供することを目的としており、まるでDiTモデルに強力なCを装備したようなものです。

7.7k 1 日前

EasyControl：DiTモデルにControlNet並みの強力な制御機能を提供、ジブリ風変換にも対応

アリババチーム開発！メイクアップ転移技術SHMT：参考メイク画像だけでメイクアップ可能

先日、阿里巴巴達摩院の研究チームは、重要な研究成果である「SHMT：自己教師あり階層的メイクアップ転移」を発表しました。この論文は、国際トップレベルの学術会議NeurIPS2024に採択されています。この研究は、潜在拡散モデル（Latent Diffusion Models）を利用して正確なメイクアップ画像生成を実現する、新しいメイクアップ効果転移技術を示しており、メイクアップアプリケーションと画像処理分野に新たな活力を注入しています。簡単に言うと、SHMTはメイクアップ転移技術であり、

5.4k 13 時間前