論文の概要: Stale Diffusion: Hyper-realistic 5D Movie Generation Using Old-school Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01079v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 12:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 22:35:23.885901
• Title: Stale Diffusion: Hyper-realistic 5D Movie Generation Using Old-school Methods
• Title（参考訳）: 静的拡散: 旧式手法による超現実的5D映画生成
• Authors: Joao F. Henriques, Dylan Campbell, Tengda Han,
• Abstract要約: 2年前、Stable Diffusionは、超人的な指の数で画像を生成することで、超人的なパフォーマンスを達成した。 本研究では, 安定拡散を最大エントロピー状態で固化・骨化する方法であるステール拡散を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.323516185819773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Two years ago, Stable Diffusion achieved super-human performance at generating images with super-human numbers of fingers. Following the steady decline of its technical novelty, we propose Stale Diffusion, a method that solidifies and ossifies Stable Diffusion in a maximum-entropy state. Stable Diffusion works analogously to a barn (the Stable) from which an infinite set of horses have escaped (the Diffusion). As the horses have long left the barn, our proposal may be seen as antiquated and irrelevant. Nevertheless, we vigorously defend our claim of novelty by identifying as early adopters of the Slow Science Movement, which will produce extremely important pearls of wisdom in the future. Our speed of contributions can also be seen as a quasi-static implementation of the recent call to pause AI experiments, which we wholeheartedly support. As a result of a careful archaeological expedition to 18-months-old Git commit histories, we found that naturally-accumulating errors have produced a novel entropy-maximising Stale Diffusion method, that can produce sleep-inducing hyper-realistic 5D video that is as good as one's imagination.
• Abstract（参考訳）: 2年前、Stable Diffusionは、超人的な指数で画像を生成することで、超人的なパフォーマンスを達成した。 技術的新奇性の着実に低下した後, 安定拡散を最大エントロピー状態で固形化し, 浸透させる手法であるステール拡散を提案する。 安定拡散(stable Diffusion)は、無限の馬が逃げ出した納屋(stable)と類似して機能する(拡散)。 馬は長い間納屋を離れてきたので、我々の提案は時代遅れで無関係であると見なされるかもしれない。 それにもかかわらず、我々は、未来において非常に重要な知恵の真珠を産み出すスローサイエンス運動のアーリーアダプターとして特定することで、ノベルティの主張を積極的に擁護する。 コントリビューションのスピードは、最近のAI実験を一時停止するための準静的な実装と見なすこともできる。 その結果,18ヶ月のGitコミット履歴を慎重に調査した結果,自然に蓄積したエラーが,睡眠を誘発する超現実的な5Dビデオを生成する,エントロピーを最大化する新たなスタイル拡散法を生み出していることが判明した。

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