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#图像生成

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3月25日周二
  1. OpenAI News80

    OpenAI 在 GPT-4o 中推出原生图像生成

    OpenAI 在 GPT-4o 中推出原生图像生成能力,文本渲染和指令跟随表现更强。该功能于 2025 年上线,官方同时引导用户了解 ChatGPT Images 2.5。

    推荐理由:GPT-4o 原生图像生成上线,文本渲染与指令跟随能力增强,可据此判断多模态生成的新基线。

2月24日周一
2月7日周五
1月31日周五
12月9日周一
10月23日周三
10月22日周二
  1. Hugging Face Blog72

    Diffusers 支持 Stable Diffusion 3.5 Large

    Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5,模型已上线 Hugging Face Hub 并可在 Diffusers 中使用,包含 8B 的 Large 模型和 8B 的 timestep-distilled 模型,后者支持 4-8 步少步推理。

    推荐理由:原文给出 SD3.5 Large 在 Diffusers 中的推理、量化与 LoRA 训练路径,读者可据此评估消费级显卡上的可用性。

9月30日周一
  1. Hugging Face Blog34

    如何将顶点着色网格转换为 UV 贴图纹理网格

    Hugging Face 发布教程,介绍如何把 InstantMesh 等生成式 3D 模型输出的顶点着色网格转换为 UV 贴图纹理网格。教程提供 InstantTexture 库,一条 pip 命令即可将顶点着色的 .obj 网格转换为带纹理的 .glb 文件,并详解用 xatlas 生成 UV 贴图、重心坐标插值填充纹理,再经修复、中值滤波、高斯模糊和降采样消除空洞的完整流程。

7月30日周二
6月20日周四
6月12日周三
6月6日周四
2月26日周一
2月3日周六
  1. Hugging Face Blog62

    SegMind 发布 SegMoE:从零构建混合专家扩散模型框架

    SegMind 发布 SegMoE 框架,可从零创建混合专家(MoE)扩散模型,并已集成进 Hugging Face diffusers 生态。同时发布 SegMoE-4x2、SegMoE-2x1 和 SegMoE-SD4x2 三个模型(Apache 2.0 许可)以及配套 GitHub 仓库,用户通过 config.yaml 即可组合任意数量的模型,几分钟内完成构建。

    推荐理由:原文给出从零构建扩散模型 MoE 的完整流程与显存代价,读者可据此判断本地部署门槛。

1月15日周一
1月14日周日
1月4日周四
1月2日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 发布 SDXL Dreambooth LoRA 进阶训练脚本

    Hugging Face 发布新的 diffusers SDXL Dreambooth LoRA 训练脚本,把 Pivotal Tuning 与 Prodigy 优化器结合,并整合文本编码器独立学习率、自定义 caption、Min-SNR gamma、repeats 等社区实践。

    推荐理由:汇总 SDXL Dreambooth LoRA 微调的社区最佳实践,并给出可直接运行的 diffusers 训练脚本与参数配置。

11月9日周四
11月6日周一
10月24日周二
10月19日周四
  1. OpenAI News75

    DALL·E 3 在 ChatGPT Plus 和 Enterprise 上线

    OpenAI 宣布 DALL·E 3 现已在 ChatGPT Plus 和 Enterprise 中可用。为准备更广泛发布,OpenAI 开发了一套安全缓解措施,并同步分享了其来源溯源研究的最新进展。

    推荐理由:DALL·E 3 面向 ChatGPT Plus 和 Enterprise 开放,读者可了解其安全缓解措施与来源溯源研究。

10月3日周二
10月2日周一
9月29日周五
9月13日周三
9月8日周五
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 为 SDXL 带来 T2I-Adapter 可控生成支持

    Hugging Face Diffusers 团队与 T2I-Adapter 作者合作,在 diffusers 中为 Stable Diffusion XL 加入 T2I-Adapter 支持,并发布 sketch、canny、lineart、depth、openpose 五种条件的预训练 checkpoint。

    推荐理由:Diffusers 团队与 T2I-Adapter 作者合作把 SDXL 可控生成接入 diffusers,并给出与 ControlNet 的参数量对比。

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