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只看论文#图像生成
10月29日周四
  1. inclusionAI Repositories52

    Inclusion AI 的 IDM 将生成器 EMA 特征进行匹配，以加速一步和两步文本到图像生成

    Inclusion AI 与学术合作者发布了 IDM，这是一种蒸馏方法，将内部分布匹配与生成器自身 EMA 特征空间中的矩匹配相结合，无需外部特征编码器。在 2 NFE 下，IDM（Z-Image）在 LongText-CN 上得分 94.25%，在 LongText-EN 上得分 90.20%；全参数 IDM（Z-Image）在单张 A100 上以 BF16 运行，1 NFE 耗时 0.25 秒，2 NFE 耗时 0.30 秒。同一个训练好的检查点同时支持 1-NFE 和 2-NFE 采样，代码以 Apache 2.0 发布，检查点则标注为即将推出。

10月26日周一
  1. Apple Machine Learning Research34

    GHARP：基于大规模重建先验的实时高斯头部动画

    Apple 研究人员提出 GHARP，一种从少量输入图像加驱动表情信号实时驱动 3D 人头动画的方法，将任务拆分为离线身份阶段和轻量级运行时动画阶段。身体对齐网络消除了身体姿态与服装带来的歧义，GHARP 在 Ava-256 基准上达到最先进质量，同时在 A100 GPU 上运行速度最高提升 13 倍，高斯数量减少 8 倍。

10月21日周三
  1. Apple Machine Learning Research26

    TEAL：面向低预算语义分割的Token空间高效主动学习

    Apple研究人员（与滑铁卢大学合作）提出TEAL，这是首个基于冻结ViT表示的像素级主动学习框架，通过两级MaxHerding策略直接在原生token格上选择多样化候选，并结合基于margin的不确定性精炼。在每张图像仅有一个标注像素的情况下，TEAL在CamVid、Cityscapes、ADE20K和Pascal Context上比最强基线最高提升+24.36 mIoU，仅用10 px即达到全监督性能的97%。