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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Modèles de diffusion : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 7 articles
Une équipe de l’Université de Tokyo relie la thermodynamique non-équilibrée à la théorie du transport optimal pour mieux décrire les modèles de diffusion. Ses résultats donnent une base théorique au choix du plan de bruit, une étape décisive pour générer des images et d’autres données de façon robuste.
Des chercheurs du MIT utilisent un modèle de diffusion pour repenser la forme d’un robot sauteur et de ses pieds. Après des centaines de conceptions simulées, leur prototype atteint près de deux pieds de hauteur et réduit fortement les chutes à l’atterrissage. Une piste prometteuse pour une robotique plus performante et plus sûre.
Des chercheurs du MIT ont appliqué l’IA générative à la structure d’un robot sauteur, plutôt qu’à son seul logiciel de pilotage. Le système a proposé des formes inédites, évaluées en simulation avant fabrication : le prototype obtenu saute plus haut et atterrit beaucoup plus sûrement qu’un modèle conçu à la main.
Des chercheurs du MIT et d’Adobe présentent CausVid, un modèle de génération vidéo qui associe deux approches de l’IA. Son ambition est de conserver la qualité visuelle des modèles de diffusion tout en réduisant fortement le temps nécessaire à la création d’un clip, avec des résultats jusqu’à 100 fois plus rapides.
Des chercheurs de l’UCLA et de Meta AI proposent d1, un cadre qui associe modèle de langage à diffusion et apprentissage par renforcement. Testé sur des problèmes mathématiques et logiques, il vise à combler l’un des principaux retards de cette architecture face aux LLM classiques.
Des chercheurs de l’Université de Pékin présentent MotionReFit, un système destiné à générer et à retoucher des mouvements humains à partir d’instructions textuelles. Sa méthode MotionCutMix combine des fragments d’animation pour enrichir l’apprentissage avec moins de données annotées. Une piste prometteuse pour l’animation, le jeu vidéo et, à terme, la robotique.
Un modèle baptisé sCM est présenté comme capable de créer des vidéos depuis un texte jusqu’à 50 fois plus vite que la diffusion classique. Avec plus de 1,5 milliard de paramètres annoncés, il illustre l’enjeu central de la vidéo générative : réduire le temps de calcul sans dégrader la cohérence des images.
