Stable Diffusion变身3D神器！一个LoRA将2D图像转3D模型
Stable Diffusion变身3D神器！一个LoRA将2D图像转3D模型在Stable Diffusion当中，只需加入一个LoRA就能根据图像创建3D模型了？
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9068 点击 2025-03-26 14:56
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在Stable Diffusion当中，只需加入一个LoRA就能根据图像创建3D模型了？
块离散去噪扩散语言模型（BD3-LMs）结合自回归模型和扩散模型的优势，解决了现有扩散模型生成长度受限、推理效率低和生成质量低的问题。通过块状扩散实现任意长度生成，利用键值缓存提升效率，并通过优化噪声调度降低训练方差，达到扩散模型中最高的预测准确性，同时生成效率和质量优于其他扩散模型。
在 3 月初宣布AI 增强版 Siri 跳票之后，苹果股价单日暴跌 4.85%，创下两年半来的最大跌幅，各种负面评论更是足足刷屏了两周。3 月 21 日，彭博社爆料称，苹果 CEO 蒂姆·库克已经对目前的 AI 团队失去了信心，并更换了 AI 团队的负责人——现在由 Mike Rockwell 负责，他之前是 Apple Vision Pro 团队的关键人物。
随着硅基流动的 SiliconCloud 等平台上线 DeepSeek-R1，市面上出现了不少测试各大厂商 API 服务的评测文章及反馈，不过，从我们收到的不少内容及反馈来看，其中的对比测试方式多有漏洞，内容质量参差不齐。
这是SemiAnalysis最新的一篇GTC大会的分析文章，难得Dylan这么勤快，在GTC放发布后，就立马出了这篇长达31页的分析报告。
一个超越DeepSeek GRPO的关键RL算法出现了！这个算法名为DAPO，字节、清华AIR联合实验室SIA Lab出品，现已开源。禹棋赢，01年生，本科毕业于哈工大，直博进入清华AIR，目前博士三年级在读。去年年中，他以研究实习生的身份加入字节首次推出的「Top Seed人才计划」。
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
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在深度学习的多个应用场景中，联合优化多个损失项是一个普遍的问题。典型的例子包括物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）、多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）和连续学习（Continual Learning, CL）。然而，不同损失项的梯度方向往往相互冲突，导致优化过程陷入局部最优甚至训练失败。