2023年,我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进,例如Song等人的原始一致性模型论文,以及最近的LCM。(另外,对抗扩散蒸馏。)我们已经开始看到使用这些想法的项目,例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像,在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
研究人员表示,DeWave模型在将脑电波转化为文本的任务中取得了一定的成果,但也存在一些局限性。
2024年,品牌们势必会在直播内容上做更多尝试。
2017年,新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室,用各种方法来模拟地震。
可以确定的是,AI确实让某些东西变得不一样了。