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Hunyuan3D 2.1
Hunyuan3D 2.1
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HiCache++ 使用 DMD 和 Prony 基加速扩散模型
一种名为 HiCache++ 的新方法已被开发出来，可以在无需额外训练的情况下显著加速扩散模型（如 Stable Diffusion 中使用的模型）。该技术通过使用动态模式分解 (DMD) 和 Prony 基来改进现有方法，与早期方法中使用的多项式基相比，DMD 和 Prony 基更适合预测扩散特征的轨迹。HiCache++ 在更宽的跳过间隔下表现出改进的性能并保持无损质量，使其成为当前缓存机制的即插即用替代品。
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新的扩散模型增强了 3D 生成和网格创建
研究人员正在开发使用扩散模型和基于体素的方法进行 3D 生成的新方法。SymTRELLIS 通过在体素潜在空间上学习线性变换来强制 3D 模型中的对称性，从而提高物理可用性。MeshWeaver 使用多级稀疏体素编码器进行自回归网格生成，增强了几何上下文和压缩。离散体素扩散 (DVD) 提供了一个用于生成、评估和编辑稀疏体素的框架，提供了可解释的动态和不确定性估计。MeshFlow 使用 VAE 和 Rectified Flow Tr…
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Sculpt4D 使用高效的稀疏注意力扩散 Transformer 生成动态 4D 形状
研究人员推出 Sculpt4D，一个用于生成高保真 4D 动态形状的新颖框架。该系统通过将高效的时间建模集成到预训练的 3D Diffusion Transformer 中，解决了时间连贯性和计算成本的挑战。一项关键创新是块稀疏注意力机制，它在捕捉运动动态的同时保持对象身份，显著降低了计算开销。