实践方面：基于理论分析，在实践中取得了改进。在计算资源相当的情况下，优化训练目标达到了当前最优的性能。同时，通过引入均匀噪声，提高了样本质量，并实现了自校正能力（见图1和表1）。

AI绘画工具的市场现状 AI绘画工具的兴起，标志着AI技术在创意领域的广泛应用。MidJourney以其强大的图像生成能力和丰富的风格库，迅速占据了市场的一席之地。而Stable ...

近年来，人工智能领域发展迅速，各种新兴技术层出不穷，时至今日，Diffusion模型在近期的研究中展现出令人瞩目的自我纠错能力，其理论证据已达到下界，样本质量提升高达55%。这一突破不仅是对传统自回归模型的挑战，更是对AI自我学习和修正能力的全新探索 ...

我觉得是一件非常好的事情，在如今Transformer的autoregressive范式盛行的大背景下，能够有一些non-autoregressive的alternatives来作为竞品，应该是大家喜闻乐见的事。

目前，离散扩散模型目前面临至少三个限制。首先，在聊天系统等应用中，模型必须生成任意长度的输出序列（例如对用户问题的回答）。但是，大多数最新的扩散架构仅能生成固定长度的向量。其次，离散扩散模型在生成过程中使用双向上下文，因此无法使用 KV ...

Stable Diffusion 是目前业界非常知名的文本生成图像人工智能模型之一，其背后的运营公司名为 Stability AI，而早前已经有消息指出陷入财务困境 ...