還在爲模糊不清的照片煩惱嗎?一款名爲InvSR的全新圖像超分辨率工具橫空出世,它能以極簡的處理步驟,讓圖像瞬間變得清晰銳利。這款工具的強大之處在於,它利用了大型預訓練擴散模型中蘊藏的豐富圖像先驗知識,實現了高效且高質量的圖像分辨率提升。


還在爲模糊不清的照片煩惱嗎?一款名爲InvSR的全新圖像超分辨率工具橫空出世,它能以極簡的處理步驟,讓圖像瞬間變得清晰銳利。這款工具的強大之處在於,它利用了大型預訓練擴散模型中蘊藏的豐富圖像先驗知識,實現了高效且高質量的圖像分辨率提升。

近日,研究團隊發佈了一項新的圖像超分辨率(SR)技術,該技術基於擴散反演(Diffusion Inversion),旨在通過充分利用大型預訓練擴散模型中的圖像先驗信息,提升圖像的分辨率和清晰度。這項研究由來自不同學術機構的三位學者共同完成,他們的目標是爲圖像超分辨率領域帶來新的突破。在這項技術中,研究者們設計了一種名爲 “部分噪聲預測”(Partial noise Prediction)的策略,該策略通過構建擴散模型的中間狀態作爲起始採樣點。這一核心方法依賴於一個深度噪聲預測器,該預測器能夠爲
近日,一款名爲AuraSR的全新圖像超分辨率模型引起了人工智能界的廣泛關注。該模型由Fal AI公司開發,基於Adobe最新發布的GigaGAN論文,採用生成對抗網絡(GAN)技術,能夠在極短時間內將圖像分辨率大幅提升。
隨着人工智能的不斷進步,創新與可持續發展之間的平衡成爲了一項重要挑戰。最近,OpenAI 推出了其最新的 AI 模型 o3,這是迄今爲止最強大的模型。然而,除了運行這些模型的成本外,其對環境的影響也引起了廣泛關注。一項研究顯示,每個 o3任務大約消耗1,785千瓦時的電能,這相當於一個美國普通家庭在兩個月內的用電量。根據 Salesforce 的 AI 可持續發展負責人 Boris Gamazaychikov 的分析,這一電能消耗大約對應684千克的二氧化碳當量排放,這與五箱滿油的汽油的碳排放量相當。o3的高計算
用一段簡單的哼唱、一段節奏的敲擊,就能讓AI生成一段高品質的音樂或音效,這不再是幻想。一項名爲Sketch2Sound的創新研究成果,展示了一種全新的AI模型,它可以通過聲音模仿和文本提示來生成高質量的音頻,爲聲音創作領域帶來了革命性的突破。Sketch2Sound的核心技術在於,它能夠從任何聲音模仿(如人聲模仿或參考聲音)中提取出三個關鍵的、隨時間變化的控制信號:響度、亮度(頻譜質心)和音高。這些控制信號被編碼後,會被添加到用於文本到聲音生成的潛在擴散模型中,從而引導A
Meta公司AI研究負責人Yann LeCun近日在接受採訪時表示,當前的AI系統並不如一些研究人員所宣傳的那樣強大。他指出,人工智能的真正理解、規劃和推理能力依然不足,需要多次“概念性突破”才能實現類人智能。圖源備註:圖片由AI生成,圖片授權服務商MidjourneyLeCun批評OpenAI和Google DeepMind對AI的樂觀態度過於誇大,認爲人類智能AI在未來5年內顯然不可能實現。LeCun提到,當前的AI更多依賴文本訓練,但這種方式獲取的信息十分有限。他提出,下一代AI系統需要具備情感能力,以便更好地設定目