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 扩散模型 

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本列表汇集了关于扩散模型的最新研究与应用，涵盖视频生成、文本生成及个性化推荐等多个领域，展示了这一技术的广泛潜力与创新方向。

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视频扩散模型新突破！清华腾讯联合实现高保真3D生成，告别多视图依赖

从一张图像出发，基于自定义的相机轨迹探索三维场景

清华与腾讯联合研发的Scene Splatter模型基于视频扩散技术，从单张图像生成高保真3D场景，解决了几何扭曲和一致性问题。该模型通过动量引导生成多视角视频，显著提升三维场景重建效果。

3D场景 Scene Splatter 几何扭曲 扩散模型 腾讯 视图 视频扩散 重建效果
原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。发表于：。
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何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升

可以即插即用

何恺明的新论文提出了一种名为Dispersive Loss的正则化方法，旨在提升扩散模型的生成效果。该方法无需预训练和数据增强，通过正则化中间表示来增强特征分散性，简化实现并提高生成质量。实验结果显示，Dispersive Loss在多种模型上显著改善生成效果，具有广泛的应用潜力。

Dispersive Loss 何恺明 性能提升 扩散模型 正则 正则化 特征分散性 生成效果
原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。发表于：。
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