本文主要介绍AIGC体验方法，up主们纷纷使用AIGC进行短视频内容创作，能绘画天马行空的场景、栩栩如生的人物。如此精细的ai绘画和去年Stable Diffusion、MidJourney、DALL-E 2的横空出世息息相关，技术革新带来了令人震撼的效果。这些新技术可以提高创意的效率，缩短创意到实现的周期，并且能够在艺术设计、电影、游戏等领域产生巨大的影响。对于普通人来说，这些新技术可以提供更好

本文提出了一种新颖的方法来模拟场景运动的图像空间先验。通过从真实视频序列中提取的自然振荡动态（如树木、花朵、蜡烛和衣物随风摆动）学习运动轨迹，作者将长期运动建模为傅里叶域中的频谱体积。给定单张图片，训练好的模型使用频率协调的扩散采样过程预测频谱体积，进而转换为整个视频的运动纹理。结合基于图像的渲染模块，预测的运动表示可以用于多种应用，例如将静态图像转换为无缝循环视频，或允许用户与真实图像中的对象进

随着数字文化产业的蓬勃发展，人工智能技术开始广泛应用于图像编辑和美化领域。其中，人像美肤无疑是应用最广、需求最大的技术之一。本文着重介绍该技术，并做代码、模型开源分享。

作为AI人像写真开源项目的佼佼者，FaceChain凭借其丰富多样的风格模版和卓越的人像保真度，深受社区的喜爱并已在商业应用中得到了广泛的应用。近期，FaceChain团队推出了全新的版本——FaceChain FACT。这一创新版本摒弃了传统的人物模型训练过程，能够直接生成zero-shot目标人像，引领AI人像生成进入了无需训练的单阶段时代。

本文介绍开源图像上色一键体验，它是指对黑白图像添加色彩，使其变成彩色图像。更具体的说，我们常见的彩色图像通常是三通道图像，而黑白图像只有一个灰度通道，因此，图像上色旨在利用单一灰度通道恢复图像的两个彩色通道。随着摄影技术的演进，彩色照片在现在已经非常普及，但仍然有大量历史黑白照片遗留。图像上色可以对这些宝贵的旧时代遗产进行修复，令老照片重获新生。

AIGC大模型在人工智能领域取得了重大突破，涵盖了LLM大模型、多模态大模型、图像生成大模型以及视频生成大模型等四种类型。这些模型不仅拓宽了人工智能的应用范围，也提升了其处理复杂任务的能力。a.) LLM大模型通过深度学习和自然语言处理技术，实现了对文本的高效理解和生成；b.) 多模态大模型则能够整合文本、图像、声音等多种信息，实现跨模态的交互和理解；c.) 图像/视频生成大模型则进一步将AI技术

在本篇工作中，研究者从数据迭代这个角度切入进行了研究。长久以来，数据集的迭代方式大都采用随机迭代。对此，作者提出了InfoBatch框架，根据网络对样本的拟合情况进行动态剪枝采样的方法，并利用重缩放（rescaling）来维持剪枝后的梯度更新（Gradient Update）期望，以此在性能无损的情况下提高训练效率，加快训练速度。在CIFAR10/100、ImageNet-1K（分类）和ADE20

本文提出了一种名为视觉自回归（VAR）建模的新范式，它通过将图像的自回归学习重新定义为“下一尺度预测”。VAR模型采用多尺度VQ-VAE来编码图像，并利用自回归Transformer来学习图像的分布。这种方法不仅提高了图像生成的质量，还显著加快了推理速度。VAR模型在ImageNet 256×256基准测试中的表现超越了现有的自回归和扩散模型，其FID和IS分别达到了1.80和356.4，同时推理

VideoLLaMA 2是阿里巴巴DAMO Academy团队开发的视频大型语言模型，专注于提升视频和音频任务的空间-时间建模与音频理解。该模型引入了新的时空卷积连接器，强化了对视频时空动态的捕捉能力，并通过联合训练集成音频分支，增强了多模态理解。在MC-VQA、OE-VQA和VC任务中，VideoLLaMA 2展现了与顶尖开源模型相媲美的性能，接近一些专有模型。

AIGC大模型在人工智能领域取得了重大突破，涵盖了LLM大模型、多模态大模型、图像生成大模型以及视频生成大模型等四种类型。这些模型不仅拓宽了人工智能的应用范围，也提升了其处理复杂任务的能力。a.) LLM大模型通过深度学习和自然语言处理技术，实现了对文本的高效理解和生成；b.) 多模态大模型则能够整合文本、图像、声音等多种信息，实现跨模态的交互和理解；c.) 图像/视频生成大模型则进一步将AI技术