DDIM 之父宋佳铭（Jiaming Song），在领英上发布了自己从 Luma AI 离职的消息。

DDIM 全称 Denoising Diffusion Implicit Models。

如果你用过任何基于扩散模型的图像生成工具，背后几乎都离不开 DDIM 带来的采样加速技术。

这位推动扩散模型工业化落地的关键人物出走，正值 Luma AI 凭 Dream Machine、Uni-1.1 等产品跻身全球多模态第一梯队的关键期。

走完 Luma AI 三年风口迭代路，社交平台确认 " 已离职 "

时间拉回 2023 年。

彼时在英伟达担任高级研究科学家的宋佳铭，选择跳出大厂体系，加盟风头正盛的初创企业 Luma AI，出任首席科学家。

他在动态中提到，加入 Luma 的几年里，他参与推动了几次关键技术转向，从 3D 生成到视频生成，再到最近的多模态基础模型。

2023 年，AI 3D 生成赛道全面爆发，行业争相探索 NeRF、文生 3D 技术落地场景，Luma AI 凭借 Genie 系列模型站稳脚跟。

2024 年，文生视频成为行业新风口，OpenAI Sora 问世带动全网视频 AI 竞赛，Luma AI 顺势推出 Dream Machine，凭极致的画面一致性、电影级运镜能力出圈。

2025 年至今，单一模态模型逐渐遇顶，多模态大一统、AI 世界模型成为行业新叙事，Luma AI 又快速迭代出 Uni-1.1 多模态模型，完成技术赛道的再度升级。

Luma 的转型轨迹，几乎就是 AI 生成赛道过去三年的缩影。

宋佳铭加入 LumaAI 的节点，正好是这家公司从 3D 生成产品向多模态基础模型加速转型的时候。

彼时 LumaAI 刚拿到 a16z 领投的 B 轮融资，一边发布 Genie1.0 继续押注文生 3D，一边把融资用途指向基础模型算力、数据和团队扩张。

宋佳铭感慨道，在 Luma 工作期间，他有机会和一群出色研究者一起工作，并帮助搭建了一些很多人原本认为不可能由这样规模公司完成的系统。

不过在与这家公司并肩作战接近三年后，宋佳铭决心离开。

目前，宋佳铭的 LinkedIn 职业信息已更新，他已于本月离职。

但尚未未标注其新任职公司或任何创业计划。

宋佳铭

宋佳铭的核心标签，是扩散模型落地时代的开创者。

最重要的工作是他 2020 年作为一作提出的 DDIM。

这篇论文与 DDPM 共同奠定了扩散模型在图像生成领域的理论基础，直接影响了后来 Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney 等产品的技术路线。

可以这样说，没有 DDIM，生成式 AI 的爆发可能要晚很多。

除 DDIM 外，宋佳铭也参与了 SDEdit 等早期扩散模型代表性工作。

时间线往前拉，宋佳铭的履历也一直沿着机器学习和生成模型展开。

宋佳铭生于 1994 年。

2012 年至 2016 年，宋佳铭就读于清华大学计算机科学与技术系。

本科毕业时获得 OutstandingHonor，排名 Top1%。

在清华期间，他曾与清华教授朱军、杜克大学教授 Lawrence Carin 合作。

本科毕业后，宋佳铭进入斯坦福大学计算机系攻读硕士和博士，导师为 Stefano Ermon，专攻生成模型、概率建模与计算机视觉方向。

在正式进入工业界之前，宋佳铭已有多段研究经历。

2016 年，他在旷视实习；2017 年，他曾 OpenAI 担任研究实习生；2018 年，他又在 Meta FAIR 实习过。

2021 年至 2022 年，他在斯坦福大学计算机系做博士后研究。

2022 年，他加入英伟达担任研究科学家，后升任高级研究科学家，期间参与了英伟达的人工智能基础研究工作，特别是 "Picasso" 项目。

2023 年，宋佳铭跳槽到 Luma AI，担任首席科学家。

宋佳铭参与过的工作，一路从 DDIM、SDEdit，走到了今天的多模态基础模型。

让人不禁感慨，AI 行业这几年变化快得有点不真实。

前一年大家还在讨论文生 3D，下一年视频生成突然爆发，再过一年，多模态和世界模型又成了新的方向。很多曾经炙手可热的概念，很快就被下一轮技术浪潮推着往前走。

方向在变，公司在变，技术工作者也在不断学习、不断流动。

有时候甚至会觉得，整个行业像一列始终没有减速的高速列车。人们一边追赶新的模型、新的参数、新的叙事，一边又不断和上一轮热点告别。

很多曾经具体而鲜活的名字，没过多久，就会变成上一轮 AI 浪潮里的注脚。

而新的浪潮，还在继续往前推。

参考链接：

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

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