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放弃预测噪声，AI绘画才真的“轻”了？何恺明JiT架构的底层逻辑颠覆

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AI绘画领域正面临一场范式革命，何恺明团队的最新论文《Back to Basics》直指扩散模型的核心缺陷，提出了颠覆性的x-prediction解决方案。本文深度剖析了当前主流AI绘画模型因目标错配导致的技术债务，并揭示JiT架构如何通过回归本质目标，实现从复杂组件堆砌到极简端到端设计的范式转变，为行业带来成本结构和生态布局的全新思考。
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Diffusion 扩散模型详解：驱动高质量 3D 内容生成的核心机制 (AI+3D 产品经理笔记 S2E05)

Diffusion 扩散模型详解：驱动高质量 3D 内容生成的核心机制 (AI+3D 产品经理笔记 S2E05)

在 AI 领域，扩散模型（Diffusion Model）已经成为生成高质量 3D 内容的核心技术之一。从二维图像的辉煌到三维创造的新大陆，扩散模型不仅能够生成逼真的 3D 模型，还能根据文本描述进行创意生成。本文将深入剖析扩散模型的工作原理，探讨其在 3D 内容生成中的应用路径，以及产品经理如何利用这一技术推动产品创新。
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扩散模型技术原理经验分享
巧解「数据稀缺」问题！清华开源GPD：用扩散模型生成神经网络参数

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清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心最近提出了一种新的时空少样本学习方法，旨在解决城市计算中广泛存在的数据稀缺性问题。该方法利用了利用扩散模型来生成神经网络参数，将时空少样本学习转换为扩散模型的预训练问题，可根据prompt（提示）生成定制的神经网络，从而适应不同数据分布和城市特征。
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