Stale Diffusion: Hyper-realistic 5D Movie Generation Using Old-school Methods

两年前，稳定扩散（Stable Diffusion）在生成具有超人类手指数量的图像方面实现了超人类的表现。随着其技术新颖性的稳步下降，我们提出了“陈旧扩散”（Stale Diffusion）这一方法，该方法将稳定扩散固化和骨化在最大熵状态下。稳定扩散的工作方式类似于一个谷仓（稳定）从中逃脱了无限数量的马（扩散）。随着马已经离开谷仓很久了，我们的提议可能被视为过时和不相关的。然而，我们通过认定自己是“慢科学运动”（Slow Science Movement）的早期采用者来 vigorously defend 我们的新颖性主张，该运动将在未来产生极其重要的智慧珍珠。我们的贡献速度也可以被视为最近呼吁暂停AI实验的准静态实现，我们全力支持这一呼吁。作为一次仔细的考古远征，我们发现自然积累的错误产生了一种新颖的熵最大化的陈旧扩散方法，该方法可以产生催眠般逼真的5D视频，就像一个人的想象力一样好。

提出一种新的图像生成方法Stale Diffusion，旨在通过最大熵状态来稳定和固化已有的方法Stable Diffusion，同时提出Slow Science Movement的理念，支持暂停AI实验。

通过挖掘已有方法的错误，得出一种新的熵最大化的方法，可以生成超逼真的5D视频。

使用18个月前的Git提交历史记录找到已有方法的错误，提出一种新的方法。没有提到具体的实验设计和数据集，也没有提供开源代码。支持Slow Science Movement，呼吁暂停AI实验。

没有提到具体的相关研究。