文生图
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0.39B参数端侧模型DreamLite：一个模型搞定文生图与图像编辑，iPhone 17 Pro仅需3秒
近日，字节跳动智能创作团队（Intelligent Creation Lab）发布了一项全新成果——DreamLite。这是一个主干网络参数仅为0.39B的轻量级统一扩散模型，能够在单一网络内同时执行文生图（Text-to-Image）与图像编辑（Text-guided Image Editing）两项任务。据公开资料显示，这是目前已知首个具备此能力的端侧模…
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兔展智能UniWorld-V2.5发布：中文排版与信息图生成对齐GPT-Image-2
这两天，大家伙朋友圈是不是被GPT-Image-2 刷屏了？ 文字渲染精准、高密度的信息图，复杂布局和美学UI一次到位，真实感爆棚。 连社交媒体截图、高考试卷都能近乎一比一还原，这完全颠覆了曾经以往的文生图模型，彻底解决了文字、信息图这些长期以来的痛点问题。 大家看完的第一反应，几乎都是：设计师真要失业了…… 而就在刚刚，兔展智能 甩出一张王炸：UniWor…
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Self-E框架：无需教师蒸馏，实现任意步数高质量文生图
尽管扩散模型与流匹配方法已将文本到图像生成推向了更高的视觉质量与可控性，但它们通常在推理时需要数十步网络迭代，这限制了其在需要低延迟或实时响应的应用场景中的潜力。 为了降低推理步数，现有方法通常依赖于知识蒸馏：首先训练一个多步的教师模型，然后将能力迁移到少步的学生模型。然而，这条路径的代价同样显著——它既依赖于预训练的教师模型，又引入了额外的训练开销，并且在…
