新版扩散模型惊艳登场！或成CVPR 2025最大惊喜！

主要观点总结

本文主要介绍了大规模文本图像扩散模型在下游任务中的应用，包括最新技术动态和一项新的课程。该课程将讲解大规模文本图像扩散模型的核心技术，以及如何基于文本和图像进行个性化定制生成。课程亮点包括前沿技术速通、深度解析与实战结合、两种主流改进策略、定制化与可控生成等。

关键观点总结

关键观点1: 扩散模型的最新进展和亮眼成果

介绍了AI2发布的OneDiffusion模型，该模型支持多任务生成与理解，效果媲美Flux.1，但参数量却缩减了5倍。

关键观点2: 下游任务中扩散模型的应用方式

下游任务大多通过Finetuning和Training-free两种方式使用大规模文本图像扩散模型，这是目前该方向的两大主流创新策略。

关键观点3: 新课程的介绍

为方便对扩散模型感兴趣的同学，深度之眼邀请了顶会顶刊审稿人谱老师，为大家开发《大规模文本图像扩散模型在下游任务中的应用》课程。课程将结合论文讲解和代码领读的方式，帮助大家掌握扩散模型的关键技术，并学习如何基于文本和图像进行个性化定制生成。