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GANs 的复兴：2025 年能否击败扩散模型？ 在2025年，生成对抗网络（GAN）是否能够重新崛起并超越扩散模型？答案是肯定的！本周五，AI社区开始讨论一种全新的极简主义GAN。这篇现代版GAN基准论文不仅成为HuggingFace上的热门研究，还入选了NeurIPS 2024。 现代化改造使 GAN 更具竞争力 该研究团队通过引入新的损失函数，解决了以往GAN模式崩溃和不稳定性的问题。他们对StyleGAN2进行了最简升级，并命名为R3GAN。尽管方法简单，但R3GAN在图像生成和数据增强任务上表现优异，超越了所有现有的GAN和扩散模型。 解决传统问...

在AI领域，一项创新技术——“StableDrag”引起了广泛关注。这项技术源于对DragGAN和DragDiffusion的改进，旨在提供更稳定、精确的图像编辑体验。DragGAN和DragDiffusion虽能实现图像拖拽编辑，但存在点跟踪不准确和动作监督不足的问题。为解决这些问题，南京大学和腾讯的研究者开发了StableDrag，它采用判别式点跟踪和基于置信的潜在增强策略，提高了编辑的稳定性和精度。 StableDrag包括两个关键模块：判别点跟踪(Discriminative PT)和置信动作监督(Confident MS)。判别点跟踪利用卷积层权重的点跟踪算法，确保操纵点的精确定...