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南昌哪里做网站,怎么制作网站域名,友情链接翻译,wordpress 插件哪里当前#xff0c;AIGC的可控生成好发顶会正成为诸多多模态生成研究者的共识。顶会录用的关键是 “新颖性”#xff0c;而可控生成的技术栈仍处于快速迭代期#xff0c;存在大量未被挖掘的创新点。比如下面的几个可创新方向。目前还存在大量可发顶会的工作可做。可创新方向研究…当前AIGC的可控生成好发顶会正成为诸多多模态生成研究者的共识。顶会录用的关键是 “新颖性”而可控生成的技术栈仍处于快速迭代期存在大量未被挖掘的创新点。比如下面的几个可创新方向。目前还存在大量可发顶会的工作可做。可创新方向研究idea可发表区位及刊物定制化空间约束下长视频生成KG basedVideoTransformer长视频动态场景生成CCF A/B不定模态下的语义对齐任务多模激活Multi MoE混合专家CVPR/ICCV模糊指令下的精准图像/视频生成RAG多层级精细控制生成CCF A/B4D生成时空一致性优化Clip-based时空嵌入时序平滑CCF A/B多模态理解与模仿生成少样本场景下的文本-3D生成提示微调框架ACL/EMNLPCCF-A对这个方向感兴趣的同学我给大家准备了这份学习资料。包括该方向必读的论文、可复现代码、仿真环境、开源数据集等。需要的同学可按下面的方式获取。扫码添加小助理回复“可控生成”免费获取全部论文开源代码数据集仿真环境1. Rombach et al. High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion ModelsCVPR 2022方法将扩散模型DM迁移至预训练自编码器的 latent 空间平衡复杂度降低与细节保留首次实现高分辨率图像合成的效率与质量双赢。创新点提出 latent 扩散模型LDMs避开像素空间训练的高计算成本大幅减少训练和推理的 GPU 资源消耗。引入交叉注意力机制支持文本、边界框等多模态条件输入灵活适配图像修复、文本到图像生成、超分辨率等任务。采用两阶段训练模式预训练自编码器可复用无需为不同任务重复训练基础模块提升模型通用性。2. Radford et al. Learning Transferable Visual Models from Natural Language SupervisionCLIP, ICML 2021方法通过对比学习实现语言 - 图像跨模态预训练突破传统视觉模型依赖标注数据的局限达成高效零样本迁移。创新点构建含 4 亿对图像 - 文本的大规模数据集以 “预测图像与文本是否配对” 为预训练任务学习统一的多模态嵌入空间。支持零样本迁移至 30 余种计算机视觉任务无需任务特定训练数据在 ImageNet 上匹配 ResNet50 精度。模型鲁棒性显著提升对自然分布偏移的适应能力远超传统监督训练模型且视觉编码器ResNet/ViT与文本编码器协同优化兼顾表征能力与迁移灵活性。3. Li et al. BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language ModelsICML 2023方法提出 “冻结预训练模型 轻量桥接模块” 的预训练框架高效融合冻结图像编码器如 CLIP与大语言模型LLM解锁复杂跨模态任务能力。创新点设计 Querying Transformer 作为桥接模块无需微调冻结的图像编码器和 LLM仅训练中间模块即可实现模态对齐降低计算成本。采用两阶段预训练第一阶段学习图像 - 文本对齐第二阶段通过指令微调适配下游任务兼顾基础表征与任务适配性。首次让冻结 LLM 具备视觉理解能力在图像描述、视觉问答VQA、跨模态对话等任务中实现 state-of-the-art 性能且迁移性强。扫码添加小助理回复“可控生成”免费获取全部论文开源代码数据集仿真环境4. Ho et al. Denoising Diffusion Probabilistic ModelsDDPM, NeurIPS 2020方法提出基于去噪自编码器堆叠的扩散概率模型解决生成模型的模式崩溃问题为后续扩散模型的发展奠定基础。创新点定义 “逐步加噪 - 逐步去噪” 的马尔可夫链过程通过优化变分下界目标让模型学习数据分布的生成过程。采用参数共享的 UNet 架构作为去噪网络无需数十亿参数即可建模复杂自然图像分布避免 autoregressive 模型的序列采样局限。首次证明扩散模型在图像生成、修复、上色等任务中的有效性且训练稳定无 GAN 类模型的对抗训练不稳定性问题。5. Dan Kondratyuk et al. VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video GenerationarXiv 2023方法基于 LLM 架构实现多模态视频生成突破扩散模型主导的视频生成范式支持零样本任务迁移与长视频合成。创新点采用 “模态令牌化 统一词汇表” 设计将图像、视频、音频转换为离散令牌适配解码器 - only Transformer 架构。两阶段训练预训练阶段融合多模态生成目标文本到视频、图像到视频、音频到视频等任务适配阶段微调特定任务性能兼顾通用性与专业性。支持零样本视频编辑、风格迁移、长视频 autoregressive 扩展最长 10 秒且运动逼真度和时间一致性优于主流扩散类视频模型。扫码添加小助理回复“可控生成”免费获取全部论文开源代码数据集仿真环境