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Hallo-Live 让文本驱动音视频数字人迈入实时流式生成

Hallo-Live 让文本驱动音视频数字人迈入实时流式生成

Hallo-Live 让文本驱动音视频数字人迈入实时流式生成

最近,来自上海创智学院、复旦大学等机构的研究者提出了 Hallo-Live,试图正面解决这个矛盾。论文于 2026 年 4 月 26 日 发布在 arXiv。该方法将 异步双流扩散(Asynchronous Dual-Stream Diffusion) 与 人类偏好引导蒸馏(Human-Centric Preference-Guided DMD) 结合起来

来自主题: AI技术研报
7819 点击    2026-05-24 10:20
CVPR 2026 | 中科院、港中文等提出HiFi-Inpaint:无损还原物体细节,重塑Inpainting生成范式!

CVPR 2026 | 中科院、港中文等提出HiFi-Inpaint:无损还原物体细节,重塑Inpainting生成范式!

CVPR 2026 | 中科院、港中文等提出HiFi-Inpaint:无损还原物体细节,重塑Inpainting生成范式!

在 AIGC 领域,基于参考图像的图像修复(Reference-based Inpainting)一直是一项备受关注的核心任务,它旨在利用参考图像引导修复过程,生成视觉一致的内容。这一技术在广告营销和电商领域有着巨大的应用潜力,例如让 AI 自动生成 “真人手持或穿戴商品” 的展示图。

来自主题: AI技术研报
6092 点击    2026-03-23 09:53
从「会说」迈向「会做」,LLM下半场:Agentic强化学习范式综述

从「会说」迈向「会做」,LLM下半场:Agentic强化学习范式综述

从「会说」迈向「会做」,LLM下半场:Agentic强化学习范式综述

过去几年,大语言模型(LLM)的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习(Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT):输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型,但局限也日益明显:缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。

来自主题: AI技术研报
9721 点击    2025-09-09 10:49