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West 2023

「次世代ニューラルネットワーク：NeurIPSでの多くのAIの技術進歩をNVIDIA Researchが発表」

世界中の学術機関と協力して、NVIDIAの研究者は< a href=”https://www.voagi.com/ai-for-sustainable-banking-reducing-carbon-footprints-and-promoting-ecofriendly-spending.html”>生成AI、ロボティクス、自然科学の進歩を推進しています – そしてこれらのプロジェクトの数は、ワールドトップのAIカンファレンスである< a href=”/?s=NeurIPS”>NeurIPSで共有されます。ニューオーリンズで12月10日から16日に開催されるNeurIPSでは、生成AI、機械学習、コンピュータビジョンなどの専門家が集まります。 NVIDIA Researchが発表する革新の中には、テキストから画像への変換、写真から3Dアバターへの変換、専門のロボットをマルチタレントマシンに変換するための新しい技術が含まれています。「NVIDIA Researchは、テキストから画像や音声へ変換する生成AIモデル、新しいタスクをより速く学習する自律AIエージェント、複雑な物理現象を計算するニューラルネットワークなど、この分野全体の進歩を推進し続けています」とNVIDIAの学習と知覚研究の副社長であるJan Kautzは述べています。「これらのプロジェクトは、主要な学界の第一人者との協力によって行われることが多く、仮想世界、シミュレーション、自律マシンの開発者を加速させるでしょう。」イメージを追加: テキストからイメージ拡散モデルの改良拡散モデルは、テキストをリアルなイメージに変換するための最も人気のあるタイプの生成AIモデルになっています。NVIDIAの研究者は、NeurIPSで発表される拡散モデルの進化を支える複数のプロジェクトで大学と協力しています。オーラルプレゼンテーションとして受け入れられた論文は、テキストプロンプト内の修飾語と主要な実体の関連性を改善することに焦点を当てています。既存のテキストからイメージへのモデルが「黄色いトマト」と「赤いレモン」を描くように要求された場合、誤って黄色いレモンや赤いトマトの画像を生成することがありますが、新しいモデルはユーザーのプロンプトの構文を分析し、エンティティと修飾子の間の結びつきを促進して、より忠実な視覚的描写を提供します。ポスターとして発表されるSceneScapeは、テキストプロンプトから3Dシーンの長いビデオを生成するための拡散モデルを使用した新しいフレームワークです。このプロジェクトでは、テキストからイメージのモデルとフレーム間の一貫性を保持するための深度予測モデルを組み合わせて、美術館、お化け屋敷、氷の城などのビデオを生成します（上の画像を参照）。別のポスターでは、テキストからイメージのモデルがトレーニングデータにあまり出現しない概念を生成する方法を改良しています。このような画像を生成しようとする試みは通常、ユーザーのプロンプトとは完全に一致しない低品質のビジュアルに終わります。新しい手法では、モデルが指定された希少クラスから画像を生成するための良いシード10を認識するのに役立つ一連の例題画像を使用します。３番目のポスターでは、テキストからイメージへの拡散モデルが、不完全なポイントクラウドのテキスト記述を使用して、不足している部分を生成し、物体の完全な3Dモデルを作成することができることを示しています。これは、ロボティクスや自律車両のAIアプリケーションのためのLidarスキャナーや他の深度センサーによって収集されたポイントクラウドデータを補完するのに役立ちます。収集されたイメージは一般的に不完全であるため、特定の角度から物体をスキャンしています。例えば、車に取り付けられたLidarセンサーは、道を車が走る間にそれぞれの建物の一方側のみをスキャンします。キャラクターインプロvement: AIアバターの進歩 AIアバターは、複数の生成AIモデルを組み合わせて、仮想キャラクターを作成し、アニメーション化し、テキストを生成して音声に変換します。 NeurIPSのNVIDIAのポスターは、これらのタスクをより効率的にする新しい方法を提示します。…