0513| Diffusion2GAN 的一步图像合成|苹果将改进 Siri

使用 Diffusion2GAN 的一步图像合成 Diffusion2GAN 是一种用于一步文本到图像合成的方法。它可以学习将高斯噪声映射到相应图像的噪声到图像映射关系，并能以交互速度生成 512px/1024px 的图像。此外，Diffusion2GAN 生成的图像可以使用 GigaGAN 上采样器无缝地提升到 4K 分辨率。该方法将复杂的多步扩散模型提炼为单步条件生成对抗网络（GAN）学生模型，从而加速推理过程并保持图像质量。Diffusion2GAN 在零样本 COCO 基准测试中表现优于其他一步扩散提炼模型。

https://mingukkang.github.io/Diffusion2GAN/

苹果将改进 Siri 以赶上其聊天机器人竞争对手 苹果计划在公司十年来最重大的重组之后，宣布将把生成式人工智能引入iPhone。苹果的高级软件执行官决定对Siri进行大幅改进，以使其更具对话性和多功能性。这是苹果为了在人工智能竞赛中迎头赶上而进行的努力之一。苹果还计划在其业务的各个方面采用生成式人工智能，并增加今年iPhone的内存以支持新的Siri功能。苹果还考虑从谷歌、Cohere和OpenAI等公司许可补充的人工智能模型。

https://www.nytimes.com/2024/05/10/business/apple-siri-ai-chatgpt.html