Diffusion Controller 如何统一并简化 AI 图像生成
Google Research 提出 Diffusion Controller,将扩散模型去噪过程重构为连续控制问题,用于更稳定地引导图像生成。其轻量附加网络在匹配人类偏好上超过行业标准,完全解锁的微调版本相对基线模型达到 90% 胜率。实验使用 Stable Diffusion v1.4 骨干,覆盖 SFT、RWL 和 PPO,并以 HPS-v2 衡量效果。
Google Research 提出 Diffusion Controller,将扩散模型去噪过程重构为连续控制问题,用于更稳定地引导图像生成。其轻量附加网络在匹配人类偏好上超过行业标准,完全解锁的微调版本相对基线模型达到 90% 胜率。实验使用 Stable Diffusion v1.4 骨干,覆盖 SFT、RWL 和 PPO,并以 HPS-v2 衡量效果。
NVIDIA 加入 Google DeepMind、EMBL-EBI 等全球研究机构联盟,在 AlphaFold Database 开放发布 2,800 多种病毒的蛋白复合体预测 3D 结构。
推荐理由:原文展示了开放数据集与生成流程,能帮助理解 AI 蛋白结构预测在疫情准备中的应用。
Google Research 推出 MilleMiglia,一个用于生成中程物流配送问题真实 benchmark 的 C++ 实例生成器。它将中程物流建模为时空图上的多商品流问题,覆盖配送中心时间窗口、换车接续、存储和分拣等约束;源代码和文档已在 GitHub 提供。