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最近，OpenAI 视频生成模型 Sora 的爆火，给基于 Transformer 的扩散模型重新带来了一波热度，比如 Sora 研发负责人之一 William Peebles 与纽约大学助理教授谢赛宁去年提出的 DiT（Diffusion Transformer）。
ControlNet作者最新推出的一项研究受到了一波高度关注——给一句prompt，用Stable Diffusion可以直接生成单个或多个透明图层（PNG）！
近期，DiT（Diffusion Transformer）论文的作者谢赛宁在朋友圈分享了他对 Sora 的看法，其中核心资源的排序是——人才第一、数据第二、算力第三，其他都没有什么是不可替代的。
2 月 16 日，OpenAI Sora 的发布无疑标志着视频生成领域的一次重大突破。Sora 基于 Diffusion Transformer 架构，和市面上大部分主流方法（由 2D Stable Diffusion 扩展）并不相同。
Stable Diffusion 3，它终于来了！
今日份炸弹又来了！深夜，Stability AI放出了Stable Diffusion 3.0，它采用了和爆火Sora同样的DiT架构，画面质量、文字渲染、复杂对象理解大提升，Midjourney、DALL-E 3都显得黯然失色了。
Sora表现强大的3点关键原因，以及我们作为普通人，应该如何面对新技术带来的冲击？
Stable Diffusion是一个生成式AI模型，简单点来说就是一个会画画的AI，当你输入一个关键词后，它就能创作出一个相关的图像。
绝大多数AI生图模型在训练的时候侧重的是文本和图形之间的关联，并不擅长语义分析和复杂元素处理。
Stable Diffusion要王者归来了？