在人工智能领域，扩散模型（Diffusion Model）正以其独特的生成能力和灵活性引起广泛关注。最近，来自纽约大学（NYU）、麻省理工学院（MIT）和谷歌的顶尖研究团队联合发布了一项突破性研究，这项作品再次将扩散模型推向新的高峰。该研究的主要贡献是引入了测试时计算（Testing ...

欢迎关注下方公众号阿宝1990，本公众号专注于自动驾驶和智能座舱，每天给你一篇汽车干货，我们始于车，但不止于车。图片来源：论文《World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey》最近世界模型 ...

Diffusion model相比GAN可以取得更好的图片生成效果，然而该模型是一种自回归模型，需要反复迭代计算，因此训练和推理代价都很高。论文提出一种在潜在表示空间（latent space）上进行diffusion过程的方法，从而能够大大减少计算复杂度，同时也能达到十分不错的 ...

LVCNet 提出 location-variable convolution，可以有效地建模音频的长期依赖。 受此启发提出 Time-Aware Location-Variable Convolution，和 ...