Qwen2-VL系列旨在重新定义传统的固定分辨率视觉处理方法，解决了在处理不同分辨率图像时的效率和准确性问题。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.16445代码链接：https://github.com/YichaoCai1/CLAP亮点直击：本文提出了一种通过对比学习和数据增强，从因果角度微调预训练CLIP类模型的原始特征，以改进其视觉-语言特征的方法。：本文提出了一种针对预训练CLIP类模型的定制化方法。该方法利用一个解耦网络，通过对比学习和图像增强进行训练，从CLIP类模

想要从你的机器上生成令人惊叹的 AI 图像吗？你可能知道SD WebUI 或者 comfyUI，如果不想安装这些终端软件，又想快速体验，最快的方式是什么？本次以Stable Diffusion XL为例，它是当前最优秀的本地图像生成器之一，一起快速生成图片吧！：你需要一张良好的显卡。至少需要 4G 的 VRAM；如果有 8G 或更多则效果会更好。这里将在Linux系统上使用。如果你使用 WSL，那

论文链接： https://arxiv.org/pdf/2311.07885github链接： https://sudo-ai-3d.github.io/One2345plus_page/Demo链接： https://www.sudo.ai/3dgen最近在开放世界的3D目标生成方面取得了显著的进展，图像到3D的方法，比文本到3D的同类方法提供更高的细粒度控制。然而，大多数现有模型在同时提供快速

自从通过ImageNet取得更好的图像建模性能以来，基于扩散的生成模型已经取得了巨大进展，与先前主导的生成对抗网络（GAN）框架相比，性能有所提高。开源模型如SDXL在潜在扩散模型（LDM）的基础上进行了扩展，通过扩大文本到图像的预训练数据集和潜在UNet架构来实现。另一方面，PixArt-alpha探索了扩散Transformer（DiT）作为潜在骨干，表现出更好的训练效率和图像质量。Playg

最近,高质量文本到图像（T2I）模型的出现深刻影响了人工智能生成内容（AIGC）社区。这包括专有模型，如DALL·E 3 、Midjourney ，以及开源模型，如Stable Diffusion 和PixArt-α。然而，开发顶级的T2I模型需要相当大的资源；例如，从头开始训练SD1.5需要约6000个A100 GPU 天，这给资源有限的个人研究人员造成了重大障碍，并阻碍了AIGC社区的创新。随

很多人已经开始慢慢依赖ChatGPT，把它当成了私人助理，很多问题都会咨询它的建议。但也担心这个助理随时可能会消失的无影无踪，尤其是最近遇到网站打不开，以及CEO Sam Altman被解雇、员工抗议董事会，最终以Altman回归结束等这样戏剧性的不可预测的事件。那如何找到替代者？ChatGPT在2022年底发布后，在AI领域产生了巨大的变革，不论是在学术研究还是商业方面都有所体现。通过使用监督微