核心研究方向

1. 生成模型
   • 开发先进的扩散模型（如 Stable Diffusion 的前身），用于高质量图像生成和跨模态合成。
   • 研究如何通过文本引导（Text-to-Image）控制生成过程，推动 AI 艺术和创意工具的发展。
2. 计算机视觉
   • 探索图像理解、语义分割和目标检测的新方法。
   • 研究如何将生成模型与传统 CV 任务结合，提升模型的理解和生成能力。
3. AI 伦理与可解释性
   • 关注 AI 系统的公平性、透明度和潜在社会影响。
   • 开发可解释的 AI 模型，帮助用户理解和控制 AI 生成的内容。

代表性成果

• Stable Diffusion
  Ommer Lab 与 Runway ML、Stability AI 等合作开发的开源文本到图像模型，是 Diffusion 模型领域的里程碑，推动了 AI 生成内容的普及。
• Diffusion Models
  实验室在扩散模型理论和应用上有深厚积累，其研究为 Stable Diffusion 的成功奠定了基础。
• 开源工具
  发布了多个开源项目，如ComfyUI（基于节点的扩散模型可视化工作流引擎），降低了 AI 图像生成的技术门槛。

团队与影响力

• 团队成员：由 Björn Ommer 教授牵头，汇聚了来自全球的研究员、博士生和工程师，与工业界（如 Stability AI）保持紧密合作。
• 学术发表：在顶级 AI 会议（如 CVPR、ICCV、NeurIPS）发表大量论文，多次获得最佳论文奖。
• 产业合作：与 Adobe、NVIDIA 等公司合作，将研究成果转化为实际应用。

资源与社区

• 代码与模型：多数研究成果以开源形式发布（如 GitHub），方便开发者使用。
• 教学与讲座：团队成员经常在国际会议上分享研究进展，并提供在线教程。

总结