Встретились как-то диффузионная модель и LLM — получилось Diffusion Forcing. Как оно устроено и зачем нужно?
“Встречу” придумали авторы из MIT, их идея была в том, чтобы попробовать объединить лучшее из двух, пока что редко пересекающихся, вселенных — диффузионных моделей с Full-Sequence Diffusion и нейросетей с Teacher Forcing. На пересечении этих названий и получилось Diffusion Forcing.
От каскадных моделей до картинок в 4к: как эволюционировали диффузионки
На дворе 2025 год. Генерацией картинок и видео в интернете больше никого не удивишь. Генеративный контент повсюду, а его качество настолько высоко, что бывает трудно отличить синтетическую картинку от реальной.
Marigold-DC
MarigoldПривет! Сегодня я хочу рассказать про сеточку Marigold-DC решающую задачу Depth Completion. Пользуясь случаем, оставляю ссылку на свой канал: notmagicneuralnetworksЗадача Depth CompletionПостроение 3D мира стало необходимым с появлением автопилотов для построения карт и планирования маршрутов.
GAN и диффузионные модели: как научить нейросеть рисовать
Привет! Сегодня хочу поговорить о двух очень горячих темах в области искусственного интеллекта — генеративно‑состязательные сети (GAN) и диффузионные модели (типа Stable Diffusion). Я сама как‑то подсела на все эти AI‑картинки и поняла, что нужно срочно поделиться тем что накопала. Поехали!:‑)GAN: Генератор vs. Дискриминатор
