陈旧扩散：使用老派方法生成超逼真的 5D 电影
计算机视觉与模式识别
2024-04-02 v1
摘要
两年前，Stable Diffusion 在生成具有超人类数量手指的图像方面实现了超人类性能。随着其技术新颖性的稳步下降，我们提出了 Stale Diffusion，一种将 Stable Diffusion 固化并僵化在最大熵状态的方法。Stable Diffusion 的工作原理类似于一个谷仓（即 Stable），从中逃逸了无限匹马（即 Diffusion）。由于马群早已离开谷仓，我们的提议可能被视为陈旧且无关紧要。尽管如此，我们坚决捍卫我们的创新主张，自认是慢科学运动的早期采用者，该运动将在未来产生极其重要的智慧明珠。我们的贡献速度也可以被视为对最近暂停 AI 实验呼吁的准静态实施，我们对此全心全意地支持。作为对 18 个月前的 Git 提交历史进行仔细考古探险的结果，我们发现自然累积的错误产生了一种新颖的最大熵 Stale Diffusion 方法，该方法能够生成令人昏昏欲睡的超逼真 5D 视频，其效果与人类的想象力一样好。
引用
@article{arxiv.2404.01079,
title = {Stale Diffusion: Hyper-realistic 5D Movie Generation Using Old-school Methods},
author = {Joao F. Henriques and Dylan Campbell and Tengda Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.01079},
year = {2024}
}
备注
SIGBOVIK 2024