图像
DistriFusion
DistriFusion是一个专为加速高分辨率扩散模型在多GPU环境中生成图像的分布式并行推理框架。通过将图像分割成多个小块并分配至不同设备上进行独立处理,它能够在不增加额外训练负担的情况下,将推理速度提升高达六倍,同时保持图像质量。其技术原理包括Patch Parallelism(分片并行)、异步通信、位移补丁并行性等,适用于多种现有的扩散模型。应用场景包括AI艺术创作、游戏和电影制作、VR/A
ObjectMover
ObjectMover是由香港大学与Adobe Research联合开发的图像编辑模型,专注于解决物体移动、插入和移除过程中的光影协调问题。通过视频先验迁移和序列到序列建模技术,实现对光照、阴影和遮挡关系的精准控制。支持多任务学习,提升模型在真实场景中的适应性。广泛应用于特效制作、虚拟场景编辑、游戏开发等领域,具备高效、真实的图像编辑能力。