终结扩散模型，IGN单步生成逼真图像！UC伯克利谷歌革新LLM，美剧成灵感来源

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   新智元报道   编辑：桃子 【新智元导读】 生成式AI模型的新范式要来了。UC伯克利谷歌提出幂等生成网络（IGN），只需单步即可生图。 已经红遍半边天的扩散模型，将被淘汰了？ 当前，生成式AI模型，比如GAN、扩散模型或一致性模型，通过将输入映射到对应目标数据分布的输出，来生成图像。 通常情况下，这种模型需要学习很多真实的图片，然后才能尽量保证生成图片的真实特征。 最近，来自UC伯克利和谷歌的研究人员提出了一种全新生成模型——幂等生成网络（IGN）。 论文地址：https://arxiv.org/abs /2311.01462 IGNs可以从各种各样的输入，比如随机噪声、简单的图形等，通过单步生成逼真的图像，并且不需要多步迭代。 这一模型旨在成为一个「全局映射器」（global projector），可以把任何输入数据映射到目标数据分布。 简言之，通用图像生成模 ………………………………