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OpenSenseNova
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循环扩散Transformer以更少的参数实现高质量图像生成
研究人员开发了一种循环扩散Transformer（Looped-DiT），通过在每个去噪步骤中重用共享的Transformer块，实现了与更大模型相当或更好的图像生成质量。这种方法在不增加参数数量的情况下有效地增加了计算深度。Looped-DiT模型通过结合跨中间循环的深度监督和自调制注意力来稳定特征更新，在匹配的参数和计算设置下，其性能优于非循环基线。
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SenseNova-Vision 将计算机视觉任务统一为多模态生成
SenseNova-Vision 是一个新推出的多模态模型，它将计算机视觉任务重新构建为文本、图像或混合生成问题。它不使用特定任务的组件，而是通过统一的指令遵循接口来处理分割、深度预测和几何理解等各种任务。该模型的输出被设计成可以解码回各种基准测试的标准格式。