#diffusion_models

2025-03-07

Мечтают ли диффузионки о 3D-алайнменте, или что мы планируем рассказать на грядущей ICLR

Привет, Хабр! Меня зовут Нина, я работаю инженером исследователем в AIRI, где мы с моими коллегами активно исследуем возможности генеративного ИИ. Особое место в нашей рабочей повестке занимает применение диффузионных моделей к различным задачам. Не так давно мы получили приятную новость: нашу статью по семантическое выравнивание при генерации 3D‑моделей приняли на ICLR. В ней мы нашли способ, как построить выровненную генерацию 3D‑объектов, используя гайданс предобученной диффузионной модели, чтобы сделать редактирование или гибридизацию более надёжными. В этой статье хотелось бы кратко пересказать суть нашей работы.

habr.com/ru/companies/airi/art

#diffusion_models #3d #generations #nerf #textto3d #imageto3d

2025-03-04

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. Прогресс не стоит на месте, но какой ценой? Мир сильно усложнился со времён выхода первых моделей Stable Diffusion, подробные рассказы о которых описывали главную и до недавнего времени единственную доступную широкому кругу пользователей качественную открытую модель. В прошлом году мы с коллегами рассказывали про то, как мы открывали и улучшали технологию YandexART. В этом посте мы хотели бы рассказать о том, что нового произошло в мире диффузионных моделей за последние два года. Ниже мы обсудим борьбу каскадной и латентной парадигм, дилемму между свёрточными моделями и трансформерами, новые формулировки диффузии и дистилляцию как метод решения основной проблемы диффузионных моделей — низкой скорости генерации.

habr.com/ru/companies/yandex/a

#генеративные_модели #machine_learning #машинное_обучение #компьютерное_зрение #computer_vision #диффузионные_модели #diffusion_models #stable_diffusion #flux

2025-02-28

Marigold-DC

Построение 3D мира стало необходимым с появлением автопилотов для построения карт и планирования маршрутов. Данная статья про одно из решений задачи Depth Completion (получение 3D карты по лидарным точкам и изображениям с камер). Попыталась разобраться в архитектуре Marigold-DC. Надеюсь, будет интересно ❤️

habr.com/ru/articles/886204/

#диффузионные_модели #нейронные_сети #3d_реконструкция #depth_map #карта_глубины #diffusion_models #neural_networks #3d_reconstruction

2025-02-27

Генеративный ИИ в работе дизайнера

Привет, Хабр! Меня зовут Иосиф. Как продуктовый дизайнер и магистрнат AI Talent Hub , я всё чаще использую инструменты ИИ в своей работе, поэтому решил разобраться, как они функционируют. Это нужно не только для собственного понимания, но и для того, чтобы объяснять заинтересованным в этой теме коллегам. В этой статье я объясню принципы работы генеративных моделей и рассмотрю их применение в дизайне. Основное внимание будет уделено двум наиболее востребованным технологиям — генеративно-состязательным сетям (GAN) и диффузионным моделям (Diffusion Models).

habr.com/ru/articles/885814/

#ai_talent_hub #искусственный_интеллект_в_дизайне #gan #diffusion_models #продуктовый_дизайн #создание_контента

Von meinem Projekt #ANN_at_work sind die Arbeiten #bias&bias und "Hunt2Make" vom #38c3 art- Team ausgewählt worden (Details im Projektpage-Link im Profil). Ich freue mich total, dabei sei zu dürfen!

Außerdem gebe ich beim Kongress den #stablediffusion -Workshop "KI.VooDoo". Die Zeiten sind noch nicht klar. Meldet Euch gern, wenn ihr Interesse habt. Zeiten gebe ich bekannt, sobald ich sie habe.

#unmask_ai #berlin #veranstaltungen_38c3 #haecksenassembly #mediaartist #algorithmdesign #diffusion_models #step2take

2024-02-23

Generative Models: What do they know? Do they know things? Let's find out
intrinsic-lora.github.io/
#ycombinator #Generative_Models #Diffusion_Models #GANs #Autoregressive_Models #LoRA

2023-12-22

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.04
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst