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Diffusion 擴(kuò)散模型詳解：驅(qū)動高質(zhì)量 3D 內(nèi)容生成的核心機(jī)制 (AI+3D 產(chǎn)品經(jīng)理筆記 S2E05)

Diffusion 擴(kuò)散模型詳解：驅(qū)動高質(zhì)量 3D 內(nèi)容生成的核心機(jī)制 (AI+3D 產(chǎn)品經(jīng)理筆記 S2E05)

在 AI 領(lǐng)域，擴(kuò)散模型（Diffusion Model）已經(jīng)成為生成高質(zhì)量 3D 內(nèi)容的核心技術(shù)之一。從二維圖像的輝煌到三維創(chuàng)造的新大陸，擴(kuò)散模型不僅能夠生成逼真的 3D 模型，還能根據(jù)文本描述進(jìn)行創(chuàng)意生成。本文將深入剖析擴(kuò)散模型的工作原理，探討其在 3D 內(nèi)容生成中的應(yīng)用路徑，以及產(chǎn)品經(jīng)理如何利用這一技術(shù)推動產(chǎn)品創(chuàng)新。
巧解「數(shù)據(jù)稀缺」問題！清華開源GPD：用擴(kuò)散模型生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

巧解「數(shù)據(jù)稀缺」問題！清華開源GPD：用擴(kuò)散模型生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

清華大學(xué)電子工程系城市科學(xué)與計(jì)算研究中心最近提出了一種新的時空少樣本學(xué)習(xí)方法，旨在解決城市計(jì)算中廣泛存在的數(shù)據(jù)稀缺性問題。該方法利用了利用擴(kuò)散模型來生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，將時空少樣本學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換為擴(kuò)散模型的預(yù)訓(xùn)練問題，可根據(jù)prompt（提示）生成定制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而適應(yīng)不同數(shù)據(jù)分布和城市特征。