微软开源创新LoRA组合方法,增强文生图复杂细节控制
LoRA的高效能力已在文生图领域获得广泛应用,可以准确渲染、融合图像中的特定元素,例如,不同字符、特殊服装或样式背景等,同时可对图像进行压缩、去噪、补全进行优化操作。但想在模型中应用多个LoRA构建更复杂的图像时,会出现图像失真、难以控制细节的难题。尤其是使用数量较多的LoRA组合时,生成高质量的效果更加明显。
FreeControl:无需训练即可控制任何文本到图像扩散模型的空间控制方法
在最新的研究中,研究人员提出了一种名为FreeControl的方法,可以实现对文本到图像生成模型的空间控制无需进行训练。这项研究支持同时控制多个条件、架构和检查点,为生成过程提供了更大的灵活性。FreeControl有助于对许多不同的架构和检查点进行方便的免训练控制,允许大多数现有免训练方法失败的具有挑战性的输入条件,并通过基于训练的方法实现有竞争力的合成质量。
OpenAI 演示超级智能 AI 的控制方法:研究人员要求 GPT-2 指挥更强大的 GPT-4
OpenAI,一个承诺为全人类利益构建人工智能的公司,自去年推出ChatGPT以来,其商业雄心在最近的治理危机中变得更加显著。该公司宣布,一个专注于管理未来超级智能AI的新研究小组开始取得成果。Sutskever在深度神经网络先驱GeoffreyHinton的指导下攻读了博士学位,后者今年5月离开谷歌,目的是警告AI现在似乎正在某些任务中迅速接近人类水平。