如何生成一个简单的架构
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统一图像生成,无需繁杂插件!智源发布扩散模型框架OmniGen主题驱动生成和视觉条件生成等。此外,OmniGen可以处理经典的计算机视觉任务,将其转换为图像生成任务。2、简单性:OmniGen 的架构高度说完了。 可实施更灵活的图像生成,以下展示一个简单Pipeline:文本生成图像,编辑生成图像的部分元素,根据生成图像的人体姿态生成重绘图像,从另一图说完了。
DeepSeek等团队新作JanusFlow: 1.3B大模型统一视觉理解和生成△视觉理解分数:JanusFlow超过了一些同尺寸的纯理解模型△视觉生成分数:JanusFlow有较强的语义跟随能力△视觉理解主观效果△视觉生成主观效果最后总结,JanusFlow通过融合自回归LLM与Rectified Flow,成功构建了一个统一的视觉理解与生成框架。该模型具有简洁的架构设计,在好了吧!
智元机器人团队提出 EnerVerse 架构IT之家1 月8 日消息,如何让机器人在任务指引和实时观测的基础上规划未来动作是具身智能领域核心问题,其受“模态对齐”和“数据稀缺”制后面会介绍。 架构,通过自回归扩散模型(autoregressive diffusion),在生成未来具身空间的同时引导机器人完成复杂任务。据介绍,不同于现有方法简单应用视后面会介绍。
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