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FID

连续Token助力文本生成图像迈向新高度!Kaiming团队提出Fluid:MS-COCO上实现6.16 FID

下午11时 2025/04/13 作者 极市干货

比基于离散 token 的模型实现更好的视觉质量。
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分类 学术 标签 FID、 Fluid模型、 GenEval、 MS-COCO、 参数量、 视觉质量 发表评论

纯 ImageNet 做文生图,我们能走多远?

下午11时 2025/04/02 作者 极市干货

据集,超过 SD-XL 的 T2I 模型。
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太

分类 学术 标签 CAD-I、 Coverage、 DiT-I、 FID、 Precision、 Recall 发表评论

一秒十图!英伟达MIT联手刷新SOTA,一步扩散解锁实时高质量可控图像生成

下午4时 2025/03/31 作者 新智元

新智元报道编辑:LRS 好困。研究提出SANA-Sprint,一种高效的蒸馏扩散模型用于超快速文本到图像生成,仅需1-4步即可在H100上实现7.59 FID和0.74 GenEval的先进性能,并支持实时交互式生成。

分类 资讯 标签 FID、 GenEval、 H100、 SANA-Sprint、 蒸馏扩散模型、 超快速生成 发表评论

李飞飞、吴佳俊团队新作:不需要卷积和GAN,更好的图像tokenizer来了

下午4时 2025/03/20 作者 机器之心

说,它看到的是一个巨大的数字矩阵 —— 假设是一张 1000×1000 像素的彩色图片,实际上是一个

分类 学术、 资讯 标签 FID、 FlowMo、 Tokenization、 优化、 比特率、 重建图像 发表评论

自回归模型还能这么玩?kaiming团队:我们真的不需要矢量量化|自回归视觉生成模型系列解读

下午11时 2025/03/19 作者 极市干货

不是必需的。
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本文目录
1 MAR:不使用 V

分类 学术 标签 Diffusion Loss、 FID、 IS、 Mar 结构、 MATE、 MLP 去噪网络 发表评论

高呼「GAN 万岁!」的 R3GAN 做了哪些科研改进?

下午11时 2025/01/23 作者 极市干货

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作者丨天才程序员周弈帆
来源丨天才程序员周弈帆
编辑丨极市平台
极市导

分类 学术 标签 ConvNeXt、 DCGAN、 FID、 ImageNet-256、 R3GAN、 RpGAN 发表评论

NeurIPS 2024 Spotlight 轻微的预训练数据扰动如何造就更优秀的扩散模型

下午11时 2025/01/09 作者 极市干货

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作者丨王晋东
来源丨王晋东不在家
编辑丨极市平台
极市导读
适度的噪声

分类 学术 标签 CEP方法、 FID、 Qwen、 生成模型、 生成质量、 预训练 发表评论

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