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。
知名AI学者吴恩达在其创办的AI教育科技公司DeepLearning.AI官网发表了一篇预测AI趋势的新文章。他相信AI领域有三件事在未来十年都不会改变:
EEG 是电脑图（Electroencephalogram） 的缩写，它是一种记录大脑电活动的检测方法。EEG 主要是通过头皮上的电极来捕捉大脑神经细胞之间通信的微小电信号。
2. 🔍 **创新方法**:通过场景参数化，将场景分解为遮挡、人物和背景三个部分，并利用神经辐射场分别建模人物和遮挡/背景，以实现对被遮挡人物的准确渲染。
除了可以从文字生成音乐外，它还支持图像、视频和音频生成音乐，并且还可以编辑已有的音乐。该项目利用了MERT等编码器进行音乐理解，ViT进行图像理解，ViViT进行视频理解，并使用MusicGen/AudioLDM2模型作为音乐生成模型（音乐解码器）。用户可以轻松移除或替换特定乐器，调整音乐的节奏和速度。这使得用户能够创造出符合其独特创意的音乐作品。