01
斯坦福大学的几位大神Jonathan Tseng、Rodrigo Castellon和C.Karen Liu最近展示新AI系统名为EDGE，它能够把输入的音乐，根据音乐韵律生成流畅的舞蹈动作。

EDGE在接受物理训练的同时，还采用基于变压的扩散模型，再加上一个强大的音乐特征提取器Jukebox，就可以让AI理解音乐了。EDGE可以制作带有一组舞蹈动作的短视频，AI认为这是最符合输入的。除此之外，EDGE还提供了非常适合舞蹈的强大编辑功能，包括联合调节、中间动作和舞蹈延续。
[micxp_wxonkey]wxv_2682136867311681539[/micxp_wxonkey]EDGE使用Jukebox模型将输入音乐编码为嵌入内容。“条件扩散模型学习将音乐嵌入映射到一系列5秒的舞蹈片段中。在推断时，时间约束被应用于多个片段的批次，以在将它们拼接成任意长度的完整视频之前加强时间一致性。”不过从给出的几段视频中我怎么感觉是“瞎跳”呢，动作都不在音乐的点儿上。


[micxp_wxonkey]wxv_2682159111198965762[/micxp_wxonkey][micxp_wxonkey]wxv_2682157919899189248[/micxp_wxonkey][micxp_wxonkey]wxv_2682136867311681539[/micxp_wxonkey]https://edge-dance.github.io/
02
Stability AI宣布发布Stable Diffusion 2.0，新版为SD提供了大量有用的增强功能，改进了其文本到图像的扩散模型，带来了强大的新图像缩放器，更新了其Inpainting模型等。据开发商介绍说，升级版目的是“作为无数应用程序的基础，激发新的创造潜力”。

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以下是 Stable Diffusion 2.0 带来的改进和新功能列表：■新的文本到图像扩散模型：Stable Diffusion 2.0 包括使用全新文本编码器训练的强大的文本到图像模型，与早期的V1版本相比，它大大提高了生成图像的质量，使人们能够在 512x512 和 768x768 分辨率。■超分辨率Upscaler Diffusion模型：新版本带来了Upscaler Diffusion模型，可将图像分辨率提高4倍。

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■Depth-to-Image Diffusion Model：一种新的扩散模型，能够推断输入图像的深度，然后使用文本和深度信息生成新图像。■更新Inpainting Diffusion Model：一个新的文本引导图像修复模型，在新Stable Diffusion2.0基础文本到图像上进行了微调，可让切换图像的部分变得更容易。

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https://github.com/Stability-AI/stablediffusion

全文完

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斯坦福大学的几位大神Jonathan Tseng、Rodrigo Castellon和C.Karen Liu最近展示新AI系统名为EDGE，它能够把输入的音乐，根据音乐韵律生成流畅的舞蹈动作。

EDGE在接受物理训练的同时，还采用基于变压的扩散模型，再加上一个强大的音乐特征提取器Jukebox，就可以让AI理解音乐了。EDGE可以制作带有一组舞蹈动作的短视频，AI认为这是最符合输入的。除此之外，EDGE还提供了非常适合舞蹈的强大编辑功能，包括联合调节、中间动作和舞蹈延续。
[micxp_wxonkey]wxv_2682136867311681539[/micxp_wxonkey]EDGE使用Jukebox模型将输入音乐编码为嵌入内容。“条件扩散模型学习将音乐嵌入映射到一系列5秒的舞蹈片段中。在推断时，时间约束被应用于多个片段的批次，以在将它们拼接成任意长度的完整视频之前加强时间一致性。”不过从给出的几段视频中我怎么感觉是“瞎跳”呢，动作都不在音乐的点儿上。


[micxp_wxonkey]wxv_2682159111198965762[/micxp_wxonkey][micxp_wxonkey]wxv_2682157919899189248[/micxp_wxonkey][micxp_wxonkey]wxv_2682136867311681539[/micxp_wxonkey]https://edge-dance.github.io/
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Stability AI宣布发布Stable Diffusion 2.0，新版为SD提供了大量有用的增强功能，改进了其文本到图像的扩散模型，带来了强大的新图像缩放器，更新了其Inpainting模型等。据开发商介绍说，升级版目的是“作为无数应用程序的基础，激发新的创造潜力”。

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以下是 Stable Diffusion 2.0 带来的改进和新功能列表：■新的文本到图像扩散模型：Stable Diffusion 2.0 包括使用全新文本编码器训练的强大的文本到图像模型，与早期的V1版本相比，它大大提高了生成图像的质量，使人们能够在 512x512 和 768x768 分辨率。■超分辨率Upscaler Diffusion模型：新版本带来了Upscaler Diffusion模型，可将图像分辨率提高4倍。

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■Depth-to-Image Diffusion Model：一种新的扩散模型，能够推断输入图像的深度，然后使用文本和深度信息生成新图像。■更新Inpainting Diffusion Model：一个新的文本引导图像修复模型，在新Stable Diffusion2.0基础文本到图像上进行了微调，可让切换图像的部分变得更容易。

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https://github.com/Stability-AI/stablediffusion

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