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Qihoo-T2X:一款由360CVGroup开发的高效扩散变换器模型

129 ℃

Qihoo-T2X 是由 360 AI 研究院和中山大学联合开发的高效多模态生成模型,基于代理标记化扩散 Transformer(PT-DiT)架构。该模型通过引入稀疏代理标记注意力机制,显著降低了传统扩散 Transformer 在全局自注意力计算中的冗余性。Qihoo-T2X 支持多种任务,包括文本到图像(T2I)、文本到视频(T2V)和文本到多视图(T2MV)生成。

Qihoo-T2X:一款由360CVGroup开发的高效扩散变换器模型

Qihoo-T2X功能特点:

1、高效计算

– Qihoo-T2X 通过代理标记化注意力机制,大幅减少了计算复杂度,相比其他扩散模型(如 DiT 和 PixArt-α),计算量分别减少了 48% 和 35%。

2、多任务适应性

– 文本到图像(T2I):根据文本描述生成高质量、高分辨率的图像,适用于创意设计和艺术创作。

– 文本到视频(T2V):生成连贯的视频内容,支持动态场景和视频序列,适用于视频创作和动画制作。

– 文本到多视图(T2MV):生成同一物体或场景的多视角图像,适用于 3D 对象展示和虚拟现实(VR)/增强现实(AR)应用。

3、Qihoo-T2X细节建模能力

– 结合窗口注意力和移位窗口注意力机制,增强局部细节建模能力,避免因稀疏注意力机制导致的细节丢失。

4、开源与可扩展性

– Qihoo-T2X 的源代码已开源,支持社区贡献和进一步开发。

Qihoo-T2X应用场景:

1、创意设计与艺术创作:快速生成高质量艺术图像,支持多种风格,为艺术家提供灵感。

2、视频内容生成:生成连贯的动画视频,减少视频创作成本和时间。

3、教育与培训:生成教学用图像和视频,帮助学生理解复杂概念。

4、娱乐与游戏开发:生成虚拟场景、角色和动态内容,提升沉浸感。

Qihoo-T2X相关网址:

1、项目官网https://360cvgroup.github.io/Qihoo-T2X/

2、GitHub仓库https://github.com/360CVGroup/Qihoo-T2X

3、arXiv技术论文https://arxiv.org/pdf/2409.04005

一款群核科技开源的三维空间理解设计的大型语言模型—— SpatialLM

一款支持文本、图像、语音等多种模态的AI训练模型——序列猴子

一款90分钟内生成10万Token,相比传统方法提速3倍以上的AI框架——TokenSwift

LLM4AD:一个开源、简洁、模块化的基于大模型的自动算法设计平台

agentUniverse

标签: 360AI, AI大语言模型

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