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#diffusion-models

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Explorative Modeling: K개의 추측 중 최선으로 학습하기

·2026.08.02 00시

Google, 확산 모델의 창의성 원리 규명

·2026.07.27 18시

Diffusers, Nunchaku 4비트 양자화 공식 지원

·2026.07.23 09시

보정된 희소 어텐션을 통한 텍스트-비디오 생성 가속화

·2026.07.21 09시

NVIDIA-HuggingFace, 확산 모델 훈련 통합 공개

·1·2026.07.18 00시

단 한 개의 레이어로 충분하다: 이미지 생성을 위한 사전 학습된 시각적 인코더 적응 기술

·2026.07.15 09시

MrFlow, Diffusion 추론 속도 최대 10배 가속

·2026.07.05 18시

BlockPilot: 추론 속도를 높이는 적응형 블록 크기 예측

·2026.07.03 23시

DiffusionBench: Generative Diffusion Transformer의 통합적 평가를 향하여

·2026.06.24 11시

LAFUFU: 초고속 음성 복원을 위한 잠재적 음향 특징(Latent Acoustic Features)

·2026.06.10 13시

효율적이고 별도의 학습이 필요 없는 Single-Image Diffusion 모델

·2026.06.07 18시

Trees to Flows and Back: Decision Trees와 Diffusion Models의 통합

·2026.06.06 21시

비주얼 AI의 차세대 프런티어는 코드다

·2026.06.03 09시

NVIDIA Diffusion LM 공개

·1·2026.05.23 09시

Orthrus-Qwen3: Qwen3에서 최대 7.8배 tokens/forward, 동일한 출력 분포

·2026.05.16 07시

Orthrus: Diffusion 기반 병렬 토큰 생성 기술 공개

·2026.05.16 02시

Microsoft가 OpenAI 대체재를 조용히 물색한다

·2026.05.15 09시

Training-Free Diffusion Editing을 위한 Self-Attention 분해

·2026.05.13 12시

Few-Step Diffusion을 위한 궤적 모델

·2026.05.12 09시

Hugging Face, Modular Diffusers 공개

·2026.03.05 09시

24시간 만에 이미지 모델 학습 레시피 공개

·2026.03.04 01시

Latent Adversarial Diffusion Distillation을 이용한 고속 고해상도 이미지 합성

·2025.03.19 04시

FuriosaAI, ECCV 및 CoLM 컨퍼런스에서 논문 발표

·2025.02.06 09시

연속 시간 일관성 모델의 단순화, 안정화 및 확장

·2024.10.23 19시