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    masadream
    masadream 良記事。「時空潜在パッチにノイズをかけ、Diffusion Transofomerで一気に学習することで、画像を生成するように一括で動画を生成…ここが一番既存の動画生成モデルと異なる部分だと思います」

    2024/02/20 リンク

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    misshiki
    misshiki “論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。”

    2024/02/19 リンク

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    stealthinu
    stealthinu Soraも時空間一括で生成している。Googleとの違いはなにがメインなのか。データセットの品質?

    2024/02/18 リンク

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    cateiru
    cateiru 時空間を一つ生成する。なるほどなーー

    2024/02/18 リンク

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    naka_dekoboko
    naka_dekoboko AIは画像1枚ごとの一貫性を保持できないなぁ そうだ、じゃあ時空間を1つ生成すればいいんだ。で行けるのスゴすぎ

    2024/02/17 リンク

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    udofukui
    udofukui 一枚一枚画像出力するんじゃなくて、時間軸ごと丸々生成してるの凄すぎてウケるな笑/次元超えちゃった感というか、なんていうか神になった気分になれるっていうか。

    2024/02/17 リンク

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    qpci32siekqd
    qpci32siekqd 元レポートに『モデルと実装の詳細はこのレポートには含まれていません』とあるように公開しているのは差別化要因じゃないんだろう。載っている内容だけで実装すると計算機回す金だけ溶かして品質は出ないのだろう

    2024/02/17 リンク

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    auto_chan
    auto_chan 巨大粒子加速器でもエネルギー不足なように生成理論を実装する計算資源が人類の限界を超えつつある。性癖プロンプトから生成されたドスケベVR空間へのフルチンコダイブは夢のまた夢なのか!!!

    2024/02/17 リンク

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    augsUK
    augsUK Transoformer以降は新規アルゴリズムの工夫とかではなく物量に任せる話ばかりだけど、それで得られる結果の質はこれまでと根本的にレベルが違うものばかり。大学の研究界隈も全くついていけてないよ。

    2024/02/17 リンク

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    kompiro
    kompiro AIが動画を生み出すためのエネルギーと人が動画を創作するためのエネルギー。そういった面でも効率がいいんだろうか。

    2024/02/17 リンク

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    John_Kawanishi
    John_Kawanishi 「特段新しい技術を使っている訳ではなく今迄有効とされた技術を愚直に積み重ね莫大な資本力と計算力でModelを訓練すれば強いModelが作れるという当たり前の結果」

    2024/02/17 リンク

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    endo_5501
    endo_5501 “時空潜在パッチにノイズをかけ、Diffusion Transofomerで一気に学習することで、画像を生成するように一括で動画を生成しているようです” それで行けるのか...

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    mayumayu_nimolove
    mayumayu_nimolove あとて

    2024/02/17 リンク

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    kenzy_n
    kenzy_n 話題のsoraの解説

    2024/02/17 リンク

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    mr_mayama
    mr_mayama “Scalable diffusion models with transformers”これがキモよな〜。ローカルでは無理そう

    2024/02/17 リンク

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