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FluxSR是什么？一文让你看懂FluxSR的技术原理、主要功能、应用场景

FluxSR概述简介 FluxSR是新型的单步扩散模型，是上海交通大学、哈佛大学、华南理工大学和华为诺亚方舟实验室推出的专门用在真实世界图像超分辨率（Real-ISR）任务。FluxSR基于FLUX.1-dev文本到图像（T2I）扩散模型，通过流轨迹蒸馏（FTD）技术将多步流匹配模型蒸馏为单步超分辨率模型。FluxSR的核心优势在于能在保持T2I模型高真实感的同时，高效地生成高质量的超分辨率图像。FluxSR用TV-LPIPS感知损失和注意力多样化损失（...

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2025-04-05
s1是什么？一文让你看懂s1的技术原理、主要功能、应用场景

s1概述简介 s1是斯坦福大学和华盛顿大学的研究团队开发的低成本、高性能的AI推理模型。模型通过“蒸馏”技术从谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental模型中提取推理能力。开发人员仅使用1000个精心策划的问题及其答案进行训练，训练成本不到50美元，训练过程耗时不到30分钟。S1模型在数学和编程能力测试中表现优异，与OpenAI的o1和DeepSeek R1等顶尖推理模型相当。s1的功能特色高效推理能力：S1模型专...

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2025-04-05
VideoJAM是什么？一文让你看懂VideoJAM的技术原理、主要功能、应用场景

VideoJAM概述简介 VideoJAM是Meta推出的，用在增强视频生成模型运动连贯性的框架。基于引入联合外观-运动表示，让模型在训练阶段同时学习预测视频的像素和运动信息，在推理阶段基于模型自身的运动预测作为动态引导信号，生成更连贯的运动。VideoJAM在训练目标中加入运动预测，在推理时采用Inner-Guidance机制，显著提升视频生成中的运动连贯性，同时保持视觉质量。VideoJAM具有通用性，能用在任何视频生成模型，无需修改训练数据或扩大模...

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2025-04-05
SynCD是什么？一文让你看懂SynCD的技术原理、主要功能、应用场景

SynCD概述简介 SynCD（Synthetic Customization Dataset）是卡内基梅隆大学和Meta推出的高质量合成训练数据集，用在提升文本到图像模型的定制化能力。SynCD包含多个相同对象在不同光照、背景和姿态下的图像，基于共享注意力机制（Masked Shared Attention）和3D资产引导（如Objaverse）确保对象在不同图像中的一致性。SynCD用语言大模型（LLM）生成详细的对象描述和背景场景，结合深度引导的文...

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2025-04-05
MatAnyone是什么？一文让你看懂MatAnyone的技术原理、主要功能、应用场景

MatAnyone概述简介 MatAnyone是南洋理工大学S-Lab实验室和商汤科技推出的，针对复杂背景人像视频抠图的先进框架，专注于目标指定的视频抠图任务。MatAnyone基于一致的内存传播模块和区域自适应内存融合技术，确保在视频序列中核心区域的语义稳定性和边界细节的精细度。MatAnyone引入新的训练策略，用大规模分割数据直接监督抠图头，显著提升模型在真实场景下的稳定性和泛化能力。MatAnyone配备了高质量、多样化的训练数据集VM800和更...

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2025-04-05
JoyGen是什么？一文让你看懂JoyGen的技术原理、主要功能、应用场景

JoyGen概述简介 JoyGen是京东科技和香港大学推出的，音频驱动的3D说话人脸视频生成框架，专注于实现精确的唇部与音频同步及高质量的视觉效果。JoyGen结合音频特征和面部深度图，驱动唇部运动的生成，用单步UNet架构进行高效的视频编辑。JoyGen在训练过程中用包含130小时中文视频的高质量数据集，在开源的HDTF数据集上验证其优越性能。实验结果表明，JoyGen在唇部与音频同步和视觉质量方面均达到行业领先水平，为说话人脸视频编辑领域提供了新的技...

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2025-04-05
EMAGE是什么？一文让你看懂EMAGE的技术原理、主要功能、应用场景

EMAGE概述简介 EMAGE（Expressive Masked Audio-conditioned GEsture modeling）是清华大学、东京大学、庆应义塾大学等机构推出的生成全身共语手势框架。EMAGE能根据音频和部分遮蔽的手势输入，生成与音频同步的完整全身手势，包括面部表情、身体动作、手势和全局运动。EMAGE基于掩蔽音频手势变换器实现音频到手势的生成和掩蔽手势重建的联合训练，有效编码音频和身体手势提示。EMAGE用四个组合的预训练VQ-...

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2025-04-05
LIMO是什么？一文让你看懂LIMO的技术原理、主要功能、应用场景

LIMO概述简介 LIMO（Less Is More for Reasoning）是上海交通大学研究团队提出的高效推理方法，通过极少量高质量的训练样本激活大语言大模型（LLM）的复杂推理能力。核心假设是在预训练阶段已经具备丰富知识基础的模型中，复杂的推理能力可以通过少量但精心设计的训练样本被有效激活。 LIMO仅使用817个训练样本，在多个数学推理基准测试中取得显著的性能提升。LIMO的功能特色高效推理激活：LIMO仅使用817个精心策划的训练样本，在多...

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2025-04-05
SANA 1.5是什么？一文让你看懂SANA 1.5的技术原理、主要功能、应用场景

SANA 1.5概述简介 SANA 1.5是英伟达联合MIT、清华、北大等机构推出的新型高效的线性扩散变换器（Linear Diffusion Transformer），用于文本到图像生成任务。在 SANA 1.0 的基础上进行了改进，提出了三大创新点：高效的训练扩展，通过深度增长范式，将模型从 16 亿参数扩展到 48 亿参数，显著减少计算资源，结合了高效的 8 位优化器。模型深度剪枝，通过分析块重要性，对模型进行高效压缩，能在不同计算预算下灵活调整模...

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2025-04-05
ASAP是什么？一文让你看懂ASAP的技术原理、主要功能、应用场景

ASAP概述简介 ASAP（Aligning Simulation and Real Physics）是卡内基梅隆大学和英伟达联合推出的，用在解决仿人机器人模拟与现实动力学不匹配问题的两阶段框架。ASAP基于预训练阶段在模拟环境中学习运动跟踪策略，用人类运动数据生成目标动作。在后训练阶段，ASAP收集真实世界的运动数据，训练Delta动作模型补偿模拟与现实之间的动力学差异，基于微调策略使其适应真实物理环境。框架显著提高了仿人机器人在复杂运动中的敏捷性和全...

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2025-04-05
MAETok是什么？一文让你看懂MAETok的技术原理、主要功能、应用场景

MAETok概述简介 MAETok（Masked Autoencoders Tokenizer）是卡内基梅隆大学、香港大学、北京大学等机构推出的扩散模型的新型图像标记化方法。MAETok基于掩码建模（Mask Modeling）训练自编码器（AE），在编码器中随机掩盖部分图像标记，用解码器重建标记的特征，学习到更具区分性的语义丰富潜在空间。MAETok的核心优势在于能生成高质量图像，显著提升训练效率和推理吞吐量。在实验中，MAETok使用128个标记，能...

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2025-04-05
Eino是什么？一文让你看懂Eino的技术原理、主要功能、应用场景

Eino概述简介 Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架，能帮助开发者高效构建基于大模型的 AI 应用。Eino以 Go 语言为基础，具备稳定的内核、灵活的扩展性和完善的工具生态。Eino 的核心是组件化设计，基于定义不同的组件（如 ChatModel、Lambda 等）和编排方式（如 Chain 和 Graph），开发者能灵活地构建复杂的业务逻辑。Eino支持流式处理，自动处理流的拼接和复制等细节，提升应用性能。Eino 提供可视化开发工具 Ei...

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2025-04-05

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