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DDIM之父宋佳銘,宣佈離職

DDIM(去噪擴散隱式模型)之父宋佳銘在領英宣佈從Luma AI離職。DDIM顯著加速了擴散模型的取樣過程,是Stable Diffusion、DALL-E等工具的關鍵技術基礎。他在Luma AI任職近三年,參與了從3D生成到影片生成再到多模態基礎模型的技術轉型。目前尚未公佈下一步計劃。

來源量子位作者: Jay

DDIM之父宋佳銘,宣佈離職 – 量子位

DDIM之父宋佳銘,宣佈離職

Jay 2026-05-31 22:30:16

來源:量子位

新的浪潮,還在繼續往前推

衡宇 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

DDIM之父宋佳銘(Jiaming Song),在領英上釋出了自己從Luma AI離職的訊息。

DDIM全稱Denoising Diffusion Implicit Models。

如果你用過任何基於擴散模型的影像生成工具,背後幾乎都離不開DDIM帶來的取樣加速技術。

這位推動擴散模型工業化落地的關鍵人物出走,正值 Luma AI憑Dream Machine、Uni-1.1等產品躋身全球多模態第一梯隊的關鍵期。

走完Luma AI三年風口迭代路,社交平臺確認“已離職”

時間拉回2023年。

彼時在輝達擔任高階研究科學家的宋佳銘,選擇跳出大廠體系,加盟風頭正盛的初創企業Luma AI,出任首席科學家。

他在動態中提到,加入Luma的幾年裡,他參與推動了幾次關鍵技術轉向,從3D生成到影片生成,再到最近的多模態基礎模型。

2023年,AI 3D生成賽道全面爆發,行業爭相探索NeRF、文生3D技術落地場景,Luma AI憑藉Genie系列模型站穩腳跟。

2024年,文生影片成為行業新風口,OpenAI Sora問世帶動全網影片AI競賽,Luma AI順勢推出Dream Machine,憑極致的畫面一致性、電影級運鏡能力出圈。

2025年至今,單一模態模型逐漸遇頂,多模態大一統、AI世界模型成為行業新敘事,Luma AI又快速迭代出Uni-1.1多模態模型,完成技術賽道的再度升級。

Luma的轉型軌跡,幾乎就是AI生成賽道過去三年的縮影。

宋佳銘加入LumaAI的節點,正好是這家公司從3D生成產品向多模態基礎模型加速轉型的時候。

彼時LumaAI剛拿到a16z領投的B輪融資,一邊釋出Genie1.0繼續押注文生3D,一邊把融資用途指向基礎模型算力、資料和團隊擴張。

宋佳銘感慨道,在Luma工作期間,他有機會和一群出色研究者一起工作,並幫助搭建了一些很多人原本認為不可能由這樣規模公司完成的系統。

不過在與這家公司並肩作戰接近三年後,宋佳銘決心離開。

目前,宋佳銘的LinkedIn職業資訊已更新,他已於本月離職。

但尚未未標註其新任職公司或任何創業計劃。

宋佳銘

宋佳銘的核心標籤,是擴散模型落地時代的開創者。

最重要的工作是他2020年作為一作提出的DDIM。

這篇論文與DDPM共同奠定了擴散模型在影像生成領域的理論基礎,直接影響了後來Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney等產品的技術路線。

可以這樣說,沒有DDIM,生成式AI的爆發可能要晚很多。

除DDIM外,宋佳銘也參與了SDEdit等早期擴散模型代表性工作。

時間線往前拉,宋佳銘的履歷也一直沿著機器學習和生成模型展開。

宋佳銘生於1994年。

2012年至2016年,宋佳銘就讀於清華大學電腦科學與技術系。

本科畢業時獲得OutstandingHonor,排名Top1%。

在清華期間,他曾與清華教授朱軍、杜克大學教授Lawrence Carin合作。

本科畢業後,宋佳銘進入斯坦福大學計算機系攻讀碩士和博士,導師為Stefano Ermon,專攻生成模型、機率建模與計算機視覺方向。

在正式進入工業界之前,宋佳銘已有多段研究經歷。

2016年,他在曠視實習;2017年,他曾OpenAI擔任研究實習生;2018年,他又在Meta FAIR實習過。

2021年至2022年,他在斯坦福大學計算機系做博士後研究。

2022年,他加入輝達擔任研究科學家,後升任高階研究科學家,期間參與了輝達的人工智慧基礎研究工作,特別是“Picasso”專案。

2023年,宋佳銘跳槽到Luma AI,擔任首席科學家。

宋佳銘參與過的工作,一路從DDIM、SDEdit,走到了今天的多模態基礎模型。

讓人不禁感慨,AI行業這幾年變化快得有點不真實。

前一年大家還在討論文生3D,下一年影片生成突然爆發,再過一年,多模態和世界模型又成了新的方向。很多曾經炙手可熱的概念,很快就被下一輪技術浪潮推著往前走。

方向在變,公司在變,技術工作者也在不斷學習、不斷流動。

有時候甚至會覺得,整個行業像一列始終沒有減速的高速列車。人們一邊追趕新的模型、新的引數、新的敘事,一邊又不斷和上一輪熱點告別。

很多曾經具體而鮮活的名字,沒過多久,就會變成上一輪AI浪潮裡的註腳。

而新的浪潮,還在繼續往前推。

參考連結:

https://www.linkedin.com/in/jiamings/

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Jay

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