3DIS-FLUX是基于深度学习的多实例生成框架，通过解耦实例合成实现高质量的图像生成。结合3DIS框架的深度驱动场景构建和FLUX模型的扩散变换器架构，分为两阶段：首先生成场景深度图，然后基于FLUX模型进行细节渲染。通过注意力机制控制，确保每个实例的图像令牌只关注对应的文本令牌，实现精确的实例渲染。3DIS-FLUX无需对预训练模型进行额外训练，保留了强大的生成能力，同时在实例成功率和图像质量上显著优于传统方法。
深度驱动的场景构建：3DIS-FLUX 将多实例生成分为两个阶段，首先通过布局到深度模型生成场景深度图，用于准确的实例定位和场景布局。
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DITTO-2 是 Adobe 和加州大学研究人员联合推出的新型音乐生成模型，通过优化扩散模型的推理时间，实现快速且可控的音乐生成。模型基于扩散模型的推理时间优化（Inference-Time Optimization, ITO），通过模型蒸馏技术（如一致性模型 Consistency Model, CM 和一致性轨迹模型 Consistency Trajectory Model, CTM），将生成速度提升至比实时更快。DITTO-2 支持多种音乐生成任务，包括音乐修复、扩展、强度控制、旋律控制以及音乐结构控制。还能将无条件扩散模型转换为具有先进文本控制能力的模型，通过最大化 CLAP 分数实现高质量的文本到音乐生成。
音乐修复与扩展：DITTO-2 支持音乐修复（inpainting）和扩展（outpainting），能够对现有音乐片段进行填充或延续。强度控制：用户可以指定音乐的强度变化曲线，例如从低到高或高到低的强度变化。旋律控制：通过输入参考旋律，DITTO-2 能够生成与之匹配的音乐。音乐结构控制：支持对音乐结构的控制，例如定义 A 段和 B 段的时长。文本到音乐生成：DITTO-2 可以将无条件扩散模型转换为具有先进文本控制能力的模型，通过最大化 CLAP 分数实现高质量的文本到音乐生成。高效推理与优化：通过模型蒸馏技术（如一致性模型 CM 和一致性轨迹模型 CTM），DITTO-2 将生成速度提升至比实时更快，同时改善控制粘附性和生成质量。
扩散模型蒸馏：DITTO-2 使用了两种模型蒸馏技术：一致性模型（Consistency Model, CM）和一致性轨迹模型（Consistency Trajectory Model, CTM）。CM 将基础扩散模型蒸馏为一个单步采样的新网络，通过最小化学习模型与指数移动平均副本之间的局部一致性损失来训练。CTM 进一步扩展了 CM 的功能，允许在扩散轨迹上的任意两点之间进行跳跃，从而提供更高效的采样路径。推理时间优化（ITO）：DITTO-2 通过推理时间优化（Inference-Time Optimization, ITO）在生成过程中实时调整模型状态，更好地符合控制条件或目标。ITO 的核心是优化初始噪声潜在变量，通过特征提取函数、匹配损失函数和优化算法（如梯度下降）来调整模型状态，实现对音乐强度、旋律、结构等的精准控制。代理优化与多步解码：DITTO-2 引入了代理优化（surrogate optimization），将优化过程与最终解码过程分离。优化阶段使用单步采样快速估计噪声潜在变量，解码阶段则通过多步采样生成高质量音乐。这种分离方法在保持快速推理的同时，显著提升了生成音乐的质量。高效训练与应用：DITTO-2 的训练成本较低，仅需在 A100 GPU 上训练 30 多小时。DITTO-2 还支持多种音乐生成任务，包括音乐修复、扩展、强度控制、旋律控制和音乐结构控制。
项目官网：https://ditto-music.github.io/ditto2arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2405.20289
音乐创作与生成：DITTO-2 可以通过文本描述生成高质量的音乐。模型能生成符合描述的音乐。实时音乐生成：DITTO-2 的生成速度比实时更快，适合需要快速生成音乐的场景，如实时音乐创作或现场表演。音乐教育工作者和学生：DITTO-2 可以实时生成示例音乐，帮助学生更好地理解和学习音乐理论。教师可以通过输入特定的旋律或和弦结构，快速生成示例音乐，用于教学演示。有声读物和多媒体内容创作者：DITTO-2 支持将文本描述转换为音乐，支持为有声读物、播客或多媒体项目生成背景音乐。
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DiffEditor是北京大学深圳研究生院与腾讯PCG的研究团队提出的基于扩散模型（Diffusion Model）的图像编辑工具，通过引入图像提示（image prompts）和文本提示，结合区域随机微分方程（Regional SDE）和时间旅行策略，显著提升了图像编辑的准确性和灵活性。DiffEditor支持多种编辑任务，包括单图像内的对象移动、调整大小和内容拖动，以及跨图像的外观替换和对象粘贴。
细粒度图像编辑：DiffEditor能够对图像进行多种细粒度操作，包括：对象移动和调整大小：用户可以选择图像中的对象进行移动或调整其大小。内容拖动：用户可以对图像中的多个像素点进行精确的内容拖动。跨图像编辑：支持对象粘贴和外观替换，用户可以将一个图像中的对象粘贴到另一个图像中，或替换对象的外观。区域随机微分方程（SDE）策略：通过在编辑区域注入随机性，DiffEditor能在保持其他区域内容一致性的同时，增加编辑的灵活性。无需额外训练：DiffEditor无需针对每个具体任务进行额外训练，可实现精准的图像处理，提高了编辑效率。高效性和灵活性：DiffEditor通过自适应学习机制，能根据不同的编辑需求自动调整参数，适应各种复杂的图像编辑任务。
图像提示与文本提示结合：DiffEditor首次引入图像提示（image prompts），与文本提示（text prompts）相结合，为编辑内容提供更详细的描述。能显著提高编辑质量，尤其是在复杂场景下。区域随机微分方程（Regional SDE）策略：为了提升编辑的灵活性，DiffEditor提出了一种区域随机微分方程（SDE）策略。通过在编辑区域注入随机性，同时保持其他区域的内容一致性，实现更自然的编辑效果。时间旅行策略：为了进一步改善编辑质量，DiffEditor引入了时间旅行策略。该策略在单个扩散时间步内建立循环指导，通过这种方式精炼编辑效果，从而在保持内容一致性的同时，提升编辑的灵活性。自动生成编辑掩码：DiffEditor能根据文本提示自动生成编辑掩码，高亮显示需要编辑的区域。避免了用户手动提供掩码的繁琐操作，显著提高了编辑效率。扩散采样与区域引导：DiffEditor结合了随机微分方程（SDE）和普通微分方程（ODE）采样，通过区域梯度引导和时间旅行策略进一步优化编辑效果。
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2402.02583
创意设计和广告制作：轻松实现复杂的图像合成和特效处理。人像修复和优化：智能识别并增强面部特征，使修复后的图像更加自然逼真。风景照片优化：重点优化色彩和光影效果，提升整体视觉体验。
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Textoon是阿里巴巴集团通义实验室推出的创新项目，首个能根据文本提示生成Live2D格式2D卡通角色的方法。基于先进的语言和视觉模型，能在一分钟内生成多样化且可交互的2D角色。生成的角色支持动画效果，适用于HTML5渲染，可广泛应用于影视、游戏、社交媒体和广告等领域。
文本解析：Textoon 使用微调的大语言模型（LLM），能够从复杂文本中提取详细信息，如发型、眼色、服装类型等。可控外观生成：通过文本到图像模型（如SDXL），Textoon 可以根据用户输入生成角色的外观，并确保生成结果符合用户描述。编辑与修复：用户可以对生成的角色进行编辑，调整细节或修复不理想的部分。动画增强：Textoon 集成了ARKit的面部表情参数，显著提升了角色的动画表现力。多语言支持：Textoon 支持中英文提示词，能满足不同用户的语言需求。
文本解析与意图理解：Textoon 基于微调的大语言模型（LLM），能从复杂的文本描述中提取详细信息，例如发型、发色、眼睛颜色、服装类型等。准确的文本解析能力使系统能理解用户输入的描述，转化为具体的视觉特征。Live2D 技术集成：生成的角色以Live2D格式输出，这种格式支持高效的渲染性能和灵活的动画表现。Live2D技术通过多层次的2D绘制和骨骼绑定，赋予角色丰富的表情和动作能力。Textoon 还集成了ARKit的能力，进一步提升了角色的动画表现力。高效渲染与兼容性：生成的Live2D模型具有高效的渲染性能，适用于HTML5渲染，适合在移动设备和网页应用中使用。
项目官网：https://human3daigc.github.io/Textoon_webpage/arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.10020
创意设计：Textoon 可以帮助设计师快速生成角色原型，节省设计时间和成本。通过简单的文本描述，用户可以在短时间内生成具有丰富细节的 2D 卡通角色，对其进行编辑和调整。游戏开发：在游戏开发中，开发者可以用 Textoon 快速生成角色原型，用于游戏概念设计或直接应用于游戏中的角色动画。动漫制作：Textoon 能根据详细的文本描述生成高质量的 2D 卡通角色，适用于动漫制作中的角色设计和动画制作。生成的角色可以直接用于动画视频的制作，或者作为动画师的参考。文学创作：对于文学创作者来说，Textoon 可以将文字描述中的角色形象具象化，帮助作者更好地构思角色外观和性格特点，增强创作的可视化效果。教育与培训：Textoon 可以用于制作教学视频或互动学习材料。通过生成生动的 2D 卡通角色，可以为学生提供更直观、有趣的学习体验，例如制作虚拟教师或动画讲解。
与人工智能角色面对面交流
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文字、音频、视频交流
增强现实、虚拟现实、混合现实交流
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子曰-o1是网易有道发布的国内首个输出分步式讲解的推理模型。模型采用14B轻量级架构，专为消费级显卡设计，能在低显存设备上稳定运行。通过思维链技术，模拟人类的思考方式，以“自言自语”和自我纠错的方式输出详细的解题步骤。这种分步式讲解功能特别适合教育场景，能帮助学生更好地理解和掌握知识。子曰-o1在教育领域的应用表现出色，特别是在K12数学教学中，能提供精准的解析思路和答案。模型已应用于网易有道旗下的AI全科学习助手“有道小P”，支持“先提供解析思路、再提供答案”的答疑过程。
分步式讲解：采用思维链技术，能以“自言自语”和自我纠错的方式输出详细的解题过程，帮助用户更好地理解和掌握知识。轻量化设计：作为14B参数规模的轻量级单模型，专为消费级显卡设计，能在低显存设备上稳定运行。强逻辑推理：具备强大的逻辑推理能力，能提供高准确度的解题思路和答案，尤其在数学推理方面表现出色。教育场景优化：基于教育领域数据深度优化，使用大量学生试卷习题作为训练样本，提升在教育场景中的应用效果。启发式学习：支持“先提供解析思路、再提供答案”的答疑过程，引导学生主动思考，提升自主学习能力。
思维链技术：子曰-o1采用思维链技术，通过模拟人类的思考方式，形成较长的思维链条，实现更接近人类的推理过程。模型在解题时会“自言自语”并自我纠错，最终输出分步解题过程。轻量化设计：模型采用14B参数规模，专为消费级显卡设计，能在低显存设备上稳定运行。这种轻量化设计降低了硬件门槛，使模型能在普通消费级显卡上高效运行。分步式讲解功能：作为国内首个输出分步式讲解的推理模型，子曰-o1能将复杂的解题过程分解为多个步骤，帮助用户逐步理解。自我纠错与多样化思路：模型在推理过程中具备自我纠错能力，能及时修正错误推理，并探索多种解题思路，确保最终答案的准确性。
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/netease-youdao/Confucius-o1-14B在线体验Demo：https://confucius-o1-demo.youdao.com/
K12数学教学：适用于学生辅导、家庭教育和教师备课。教育AI助手：作为AI家庭教师，提供精准的数学问题解析和推导，提升学习效率。智能问答系统：支持复杂问题的分步推理，适用于需要深度解析的智能问答场景。
便利脚本，为任何语言优化（聊天）LLaMa2
“LLaMa2lang 适用于需要为特定语言创建聊天模型的开发者和研究人员。”
将 Open Assistant 数据集翻译成目标语言
将翻译后的数据集转换为聊天模型的输入格式
使用 QLoRA 和 PEFT 对 LLaMa2 进行微调
https://github.com/UnderstandLingBV/LLaMa2lang
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