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。
1. Nvidia将更加努力成为云提供商，与亚马逊、微软和谷歌之间的关系愈发复杂。
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比如将岩石样本放置在金属框架内，将其中心切开以模拟断层，并将其置于围压下，让局部传感器测量样品变形时发生的情况。
论文网址:https://arxiv.org/abs/2401.00368