Yandex Research совместно с преподавателями ШАД опубликовали материалы курса «Генеративные модели в компьютерном зрении» — Visual GenAI. Курс посвящён современным подходам к генерации изображений, видео и 3D-контента, с упором на диффузионные моделиi.
Материалы рассчитаны на тех, кто уже знает базу генеративных моделей и хочет разобраться, что сейчас происходит в research и R&D по этому направлению — вплотную к тому, что применяется в индустрии.
Исследователи из лаборатории научных исследований Т-Технологий и Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали метод G-Star+ (Guided Star-Shaped sampleri) — «внутренний редактор» для моделей маскированной диффузии, которые генерируют текст и код. Работу представили на конференции ICML 2026i в Сеуле.
Проблема таких моделей в том, что уже размаскированный токен фиксируется навсегда: если модель ошиблась на раннем шаге, исправить это позже нельзя, и текст просто дописывается вокруг ошибки. G-Star+ решает это без полного переобучения модели — достаточно дообучить один дополнительный слой, который находит подозрительные токены, повторно маскирует их и даёт модели переписать позже.
ВыводМетод получил название G-Star+ (Guided Star-Shaped sampler); все зашумлённые состояния зависят только от чистого текста, а не друг от друга — на каждом шаге модель предсказывает полную чистую последовательность, и следующее состояние сэмплируется заново
Это всё на сейчас.