2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
5. 多家财富500强企业将设立一个新的高管职位:首席人工智能官。
老板亲自上阵当然是最优解，比如在社交媒体上非常活跃的雷军、俞敏洪、梁建章。此外，旺旺、好利来、特步、洁丽雅等也纷纷派出自家的“品牌继承人”，但限于精力、爱好、天赋，老板也好，“品牌继承人”也罢，只适合少部分品牌，孵化属于品牌自己的个人IP才是更可持续的方向。
CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先，它设计了一个基于扩散的教师模型，通过学习大量的歌声数据，这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着，利用自我一致性属性，CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型，简化了模型结构，以便于快速有效地进行声音转换。
🔍 使用专有的大型语言模型生成合成数据，取得了优异的性能并创造了新的记录