本文摘自浅语科技,原文链接:https://mini.eastday.com/mobile/230417124945497511575.html,侵删。
一个OpenAI华人大牛,最近引发众人关注。
他刚以一作身份发表的最新生成模型,引爆整个学术圈,让不少人惊呼:
有望「终结扩散模型」,「图像生成领域,要变天了」。
他提出的一致性模型,效果比扩散模型更快更好——只需3.5秒就能生成64张左右256×256的图像。
而在此之前,同样也是因为他的工作,才有了之后扩散模型的狂潮——
DALL-E2、StableDiffusion、Imagen等的出现。
这位名叫宋飏的机器学习研究员,亲身参与着图像生成领域的关键性变革。
但不为多数人所知的是,他曾16岁裸分上清华,原本是想当一名物理学家。
他曾这样形容两者之间的关系:
有很多技术最初是由物理学家发明的,现在在机器学习中非常重要。OpenAI华人大牛
从个人网站上显示,目前他在OpenAI致力于开发可扩展的方法来建模、分析和生成复杂的高维数据。
主要研究兴趣涵盖多个领域,包括生成建模、表示学习、概率推理、人工智能安全性以及AIforScience。
而他的最终目标也在网站上提及:
解决具有广泛意义的问题,开发既易于理解又有效的方法,并构建可以改善人类生活的智能系统。
他的最新论文一致性模型,在学术圈引起了巨大的反响。
有网友实测发现,只需要3.5秒左右就能生成64张左右256×256的图像:
游戏结束!
这种图像生成领域的颠覆性,对于宋飏本人来说可能并不陌生。
来到OpenAI之前,他曾在斯坦福大学攻读计算机博士,研究包括基于分数的生成模型(Score-BasedDiffusionmodels)和扩散模型,师从 StefanoErmon。
StefanoErmon是斯坦福计算机系副教授,隶属于人工智能实验室,也是伍兹环境研究所的研究员。
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