扩散语言模型驱动的实时交互视频模型:SigmaZ 完成数百万美元融资
扩散语言模型驱动的实时交互视频模型:SigmaZ 完成数百万美元融资Pixel 擅长表达 appearance,Code 擅长表达 structure;未来会进入 Pixel-Code 联合的视觉表达。
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Pixel 擅长表达 appearance,Code 擅长表达 structure;未来会进入 Pixel-Code 联合的视觉表达。
今天的视频生成模型,已经越来越像一个会拍电影的导演。
只做一次生成器前向,就能得到一张图,这是一步生成追求的效率。但想把采样步数降到 1,难题其实在训练端:怎样用足够稳定、简单的监督信号,让生成分布靠近真实分布?
近日,浙江大学 OmniAI 团队在 《Show, Don’t Tell: Evaluating Spatial Cognition in Generative Pixels Rather Than LLM Text》 中提出 ProVisE,让图像生成模型直接在图中回答空间问题,并将视觉答案还原为原 benchmark 可以评分的结构化预测。
袁博地的答案是否定的。从清华大学接触计算机视觉,到 UC Berkeley 攻读 AI 博士,再到 Google X 负责机器人的视觉系统,袁博地过去十多年的研究几乎始终围绕 Pixel 展开:从图像识别,到 GAN、Diffusion,再到图像和视频生成,技术范式不断变化,研究对象却始终指向同一件事——如何让机器理解和生成视觉世界。
过去几年,扩散模型几乎定义了高质量图像生成:从随机噪声出发,经过多轮迭代,逐步 “雕刻” 出一张图像。但随着大语言模型席卷人工智能领域,另一条路线正迅速走到舞台中央 —— 图像,能否也像语言一样,通过自回归方式逐步生成?
2K 图像 210ms 解码,4K 细节直接生成,传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。
今天,又有新的问题出现了,这一次是谷歌搜索。有用户发现,近日升级了 AI 能力的谷歌搜索在面对「google 里面有几个 P」这样的简单问题时竟然失败了!这件事引发广泛关注和测试热潮。我们也简单试了下,就算用汉语提问,谷歌搜索同样错误,而且还自行加戏,导致错上加错 —— 说 Pixel 里面有两个 P
今日,像素绽放PixelBloom宣布完成C轮融资。本轮融资由国科投资与商汤国香资本联合领投,基石创投、大米创投跟投。 资金将重点投入AI办公解决方案Agent的研发迭代、商业化落地及全球化人才招募。
何恺明,再次出手精简架构。