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「GoogleがCloud TPU v5pとAIハイパーコンピューターを発表：AI処理能力の飛躍」

Googleは、AIハイパーコンピュータと呼ばれる画期的なスーパーコンピューターアーキテクチャと共に、テンサープロセッシングユニットのリリースで波紋を広げました。これらの革新的なリリースは、リソース管理ツールのダイナミックワークロードスケジューラーとともに、組織のAIタスクの処理における重要な前進を示しています。直近の11月にリリースされたv5eに継ぎ、Googleの最もパワフルなTPUであるCloud TPU v5pは、従来の設計とは異なり、性能志向のデザインを採用しており、処理能力の大幅な向上を約束しています。ポッドごとに8,960個のチップを装備し、チップ間のインターコネクションスピードは4,800 Gbpsを誇ります。このバージョンは、前のTPU v4と比べて倍のFLOPSと高帯域幅メモリ（HBM）の3倍の印象的な増加を提供します。パフォーマンスへの注力が大きな成果をもたらし、Cloud TPU v5pは、大規模なLLMモデルのトレーニング時にTPU v4と比べて驚異的な2.8倍の速度向上を実証しています。さらに、第2世代のSparseCoresを活用することで、v5pは前任者に比べて組み込み密なモデルのトレーニング速度が1.9倍速くなります。一方、AIハイパーコンピューターは、スーパーコンピューターアーキテクチャの革新的な存在となっています。最適化されたパフォーマンスハードウェア、オープンソースソフトウェア、主要な機械学習フレームワーク、そして適応的な消費モデルを組み合わせています。AIハイパーコンピューターは、単一のコンポーネントの補強ではなく、協力的なシステム設計を活用して、トレーニング、微調整、そしてサービスのドメイン全体でAIの効率と生産性を向上させています。この高度なアーキテクチャは、超大規模なデータセンターインフラストラクチャをベースに、厳密に最適化された計算、ストレージ、ネットワークデザインを特徴としています。さらに、JAX、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習フレームワークをサポートするオープンソースソフトウェアを介して関連するハードウェアへのアクセスも提供しています。この統合は、Multislice TrainingやMultihost Inferencingなどのソフトウェアと、Google Kubernetes Engine（GKE）やGoogle Compute Engineとの深い統合にも及びます。 AIハイパーコンピューターを特筆するのは、AIタスクに特化した柔軟な消費モデルです。革新的なダイナミックワークロードスケジューラーやCommitted Use Discounts（CUD）、オンデマンド、スポットなどの伝統的な消費モデルを導入しています。このリソース管理およびタスクスケジューリングプラットフォームは、Cloud TPUとNvidia GPUをサポートし、ユーザーの支出を最適化するために必要なすべてのアクセラレーターのスケジュールを効率化します。このモデルでは、Flex…

Google DeepMindはAlphaCode 2を導入しました：競争プログラミングの優れた進歩において、ジェミニモデルの力を利用した人工知能（AI）システム

機械学習の分野では、テキストデータの生成と理解において驚くべき進展が見られています。しかし、問題解決における新しい革新は比較的単純な算術とプログラミング問題に制約されています。競技プログラミングは、限られた時間内に複雑な問題のためのコードソリューションを書く競技者のコーディングスキルを評価する厳しいものであり、批判的思考、論理的思考、アルゴリズムとコーディングの概念の徹底的な理解が必要です。 Google DeepMindは、競技プログラミングの分野を解決し、向上させることを目指して、AlphaCode 2を導入しました。AlphaCodeよりも高速で正確さと迅速さが求められるゲームであり、AlphaCode 2は基準を引き上げ、ゲームのルールを変えました。この人工知能（AI）システムは、GoogleのGeminiチームによって2023年に作成された強力なGeminiモデルに基づいており、その洗練された論理思考と問題解決能力の基盤となっています。チームは、AlphaCode 2のアーキテクチャは強力な大規模言語モデル（LLM）と競技プログラミングに特化した高度な検索および再順位付けシステムに基づいていると共有しています。それはコードサンプルを生成するポリシーモデルのファミリー、多様性を促進するサンプリングメカニズム、非準拠のサンプルを除去するフィルタリングメカニズム、冗長性を除去するクラスタリングアルゴリズム、および最適な候補を選ぶスコアリングモデルで構成されています。プロセスの最初のステップは、AlphaCode 2の基盤となったGemini Proモデルです。それはGOLDトレーニングターゲットを使って厳密な調整を2回行います。1回目はCodeContestsデータセットの新バージョンに焦点を当て、多くの問題と人間が生成したコード例が含まれています。その結果、競技プログラミングで遭遇する多くの困難に対応するために特別に設計された洗練されたモデルのファミリーが生成されます。 AlphaCode 2は包括的かつ綿密なサンプリング戦略を採用しています。システムはチャレンジごとに最大100万のコードサンプルを生成し、各サンプルにランダムに温度パラメータを割り当てることで多様性を促進します。高品質のC++のサンプルがGeminiの助けを借りてAlphaCode 2に使用されています。評価によると、AlphaCode 2は競技プログラミングのよく知られたプラットフォームであるCodeforcesで最近のテストでその能力を示しました。AlphaCode 2はたった10回の試行で驚異的な43％の問題に回答することができました。同様の状況下で25％の問題を扱った先行システムAlphaCodeに比べて、これは重要な進展です。AlphaCode 2は平均して85番目のパーセンタイルに位置し、中央値の競合相手を上回り、かつてはAIシステムの能力とは考えられていなかったレベルで動作しています。まとめると、AlphaCode 2は競技プログラミングにおいて困難な問題に取り組むためにAIシステムを使用する方法を示す、驚くべき開発です。このシステムの成功は技術的な成果であり、人間とAIプログラマがプログラミングの限界を押し上げるために協力する可能性を示しています。

「素晴らしいAIアプリケーションのクイックでエレガントなデモを作成する」

このブログシリーズの前のパートでは、YouTubeのビデオURLを入力として受け取り、そのビデオを書き起こし、内容を簡潔かつ一貫性のある形式にまとめるMLアプリケーションの構築方法を示しました

なぜOpenHermes-2.5はGPT-4やLLama2 13Bよりも優れているのか？　結果はこちら

したがって、この記事では、llama2 13 Billion、GPT-4、OpenHermes 2.5などの主要なプレーヤーからの最新のAIの進歩について詳しく説明しますこの段階ごとのガイドでは、.........

メタAIが効率的なSAMを紹介します：パラメータ数が20分の1でランタイムが20倍速いSAMの弟です

ビジョンにおいて、Segment Anything Model (SAM) は、ゼロショットオブジェクト提案生成、ゼロショットインスタンスセグメンテーション、エッジ検出など、数多くの画像セグメンテーションタスクで優れた成果を上げています。 SAMのビジョントランスフォーマ (ViT) モデルの基盤となるのは、SA-1Bビジュアルデータセットです。このデータセットには、１１００万枚の写真から１０億のマスクが含まれており、与えられた画像内の任意のアイテムをセグメント化することが可能です。Segment Anythingの能力を持つことから、SAMはビジョンにおける基盤モデルに留まらず、ビジョンの外でも活用されています。これらの利点にもかかわらず、特にViT-Hのような画像エンコーダのようなSAMアーキテクチャの高いコストは、効率の面での実用上の採用を妨げるものとなっています。この困難に対応するため、最近のいくつかの研究論文では、SAMをプロンプトベースのインスタンスセグメンテーションに利用する際の金銭的負担を軽減する解決策が提案されています。例えば、既存のデフォルトのViT-H画像エンコーダの専門知識の恩恵を、小さなViT画像エンコーダにも与えることができます。リアルタイムのCNNベースの設計は、Segment Anythingの処理コストを削減することができます。ViT-Tiny/-Smallのような十分にトレーニングされた軽量なViT画像エンコーダを、パフォーマンスを犠牲にすることなく利用することがこの論文では提案されています。新しいメタAIの研究では、SAMを活用したマスク画像関連の軽量な事前学習されたViTバックボーンを作成しています。このために、研究者たちはSAMモデルで有名なMAE事前学習手法を利用して高品質の事前学習済みViTエンコーダーを確立しました。具体的には、提案されたSAMIは、イメージパッチではなくSAMのViT-Hから特徴を再構築するためにマスク画像モデルをトレーニングし、SAMエンコーダであるViT-Hを使用して特徴埋め込みを提供します。これにより、画像のカテゴリ分類、オブジェクト識別、セグメンテーションなどの後続操作に利用できる一般的なViTバックボーンが生成されます。その後、事前学習済みの軽量エンコーダをSAMデコーダを利用してセグメンテーションやその他のタスクに適用するように調整されます。チームはまた、現実世界での実装における品質と効率のトレードオフを持つ軽量なSAMモデルであるEfficientSAMを提供しています。チームは、224×224の解像度を利用してImageNet上でモデルを再構成損失を用いて事前学習し、その後、対象のタスクで監督データを利用して微調整して、マスク画像事前学習の転移学習の文脈での戦略を評価しました。SAMIによって一般化可能な軽量エンコーダを学習することができます。SAMI事前学習を行ったImageNet-1Kでトレーニングされたモデルは、ViT-Tiny/-Small/-Baseのような一般化能力において優れた結果を示しました。ImageNet-1Kで100エポックで微調整された場合、ViT-Smallモデルでは82.7%のトップ1の正答率を達成し、その性能は他の最先端の画像事前学習ベースラインよりも優れています。オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、意味セグメンテーションの領域では、チームは事前学習モデルをさらに改良しました。既存の事前学習ベースラインと比較して、彼らの戦略はこれらのタスクにおいてそれらを上回ります。さらに、小さなモデルでも大幅な改善が見られます。さらに、Segment Anythingのチャレンジもモデルの評価に利用されます。このモデルは、COCO/LVISのゼロショットインスタンスセグメンテーションにおいて、FastSAMや現在の軽量SAMアルゴリズムよりも4.1AP/5.2APの改善が見られます。

ランタイム中に拡散モデルを動的に圧縮するためのシンプルで効果的な加速アルゴリズムDeepCacheを紹介します

人工知能（AI）とディープラーニングの進歩により、人間とコンピューターの相互作用は大きく変革されました。拡散モデルの導入により、生成モデリングはテキスト生成、画像生成、音声合成、映像制作などのさまざまなアプリケーションで驚異的な能力を示しています。拡散モデルは優れた性能を示しているものの、これらのモデルは通常、モデルサイズの大きさと順次のノイズ除去手順に関連する高い計算コストがあります。これらのモデルは非常に遅い推論速度を持っており、モデルの剪定、蒸留、量子化などの手法を使用してステップごとのモデル推論のオーバーヘッドを低下させるなど、研究者によって様々な取り組みが行われています。従来の拡散モデルの圧縮方法では、大量の再学習が必要であり、これには実用的および財務的な困難が伴います。この問題を克服するため、研究者チームはディープキャッシュと呼ばれる新しい学習フリーパラダイムを導入し、拡散を加速するために拡散モデルのアーキテクチャを最適化しました。ディープキャッシュは、拡散モデルの連続したノイズ除去段階に固有の時間的冗長性を利用しています。この冗長性の理由は、いくつかの特徴が連続したノイズ除去ステップで繰り返されるためです。これにより、これらの特性のキャッシングと取り出しの方法を導入することで、重複計算を大幅に削減しています。チームは、このアプローチがU-Netの特性に基づいていることを共有しており、これにより高レベルの特徴を効果的かつ効率的に更新しながら、低レベルの特徴を再利用することができます。ディープキャッシュの創造的なアプローチにより、Stable Diffusion v1.5に対して2.3倍の高速化が実現されており、CLIPスコアはわずか0.05の低下となっています。また、LDM-4-Gに対しては素晴らしい4.1倍の高速化が実現されており、ただしImageNetではFIDが0.22の低下となっています。チームはDeepCacheを評価し、実験的な比較で現在の剪定および蒸留手法よりも優れたパフォーマンスを示すことを確認しました。また、既存のサンプリング手法とも互換性があることが示されています。DDIMやPLMSと同様の、またはわずかに優れた性能を示すことが報告されており、同時に生成される出力の品質を損なうことなく、効率を最大限に引き出しています。研究者は、主な貢献を以下のようにまとめています。 DeepCacheは現在の高速サンプラーとうまく機能し、同様またはより良い生成能力を実現する可能性を示しています。実行時に拡散モデルを動的に圧縮することで、画像生成の速度を改善しますが、追加のトレーニングは必要ありません。キャッシュ可能な特徴を使用することで、高レベルの特徴における時間的一貫性を利用して、重複計算を削減します。拡張キャッシング間隔に対するカスタマイズされた技術を導入することで、DeepCacheは特徴のキャッシュの柔軟性を向上させます。 DDPM、LDM、Stable Diffusionモデルにおいて、CIFAR、LSUN-Bedroom/Churches、ImageNet、COCO2017、PartiPromptでテストした場合、DeepCacheはより効果的な結果を示します。再学習が必要な剪定および蒸留アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮するDeepCacheは、高い効果性を維持します。結論として、DeepCacheは従来の圧縮技術の代替手段として、拡散モデルのアクセラレータとして大いに期待されます。

テンセントの研究者が「FaceStudio」を発表：アイデンティティ保持を重視したテキストから画像生成の革新的な人工知能アプローチ

テキストから画像への拡散モデルは、人工知能の研究分野で興味深い領域です。これらのモデルは、拡散モデルを利用して、テキストの説明に基づいた生き生きとした画像を作成することを目指しています。このプロセスでは、基本的な分布からサンプルを反復的に生成し、テキストの説明を考慮しながら目標の画像に似せるように徐々に変形させることが含まれています。複数のステップが関与し、生成された画像に進行性のノイズが加わります。現在のテキストから画像への拡散モデルは、既存の課題に直面しています：テキストの説明だけから主題を正確に描写することです。この制約は、特に人間の顔の特徴などの複雑な詳細を生成する必要がある場合に顕著に現れます。その結果、テキストの手がかりを超えたアイデンティティを保持するイメージ合成を探求する関心が高まっています。テンセントの研究者は、人間のイメージのためのアイデンティティを保持するイメージ合成に焦点を当てた新しいアプローチを紹介しました。彼らのモデルは、素早く効率的な画像生成のために複雑な微調整手続きを回避する直接のフィードフォワードアプローチを採用しています。テキストのプロンプトを利用し、スタイルとアイデンティティの画像から追加の情報を取り入れます。彼らの手法は、マルチアイデンティティのクロスアテンションメカニズムを含み、モデルが画像内の異なるヒト領域に各アイデンティティからの具体的なガイダンス詳細を関連付けることを可能にします。彼らのモデルを人間のイメージを含むデータセットで訓練し、アイデンティティの入力として顔の特徴を使用することで、モデルはアイデンティティの特徴を強調しながらヒトのイメージを再構築することを学びます。彼らのモデルは、主題のアイデンティティを忠実に保持しながらヒトのイメージを合成する一見すると素晴らしい能力を示します。さらに、ユーザーの顔の特徴をカートゥーンなどのさまざまなスタイルのイメージに重ねることを可能にし、アイデンティティを損なうことなくさまざまなスタイルで自分自身を視覚化することができます。さらに、対応する参照写真が提供された場合には、複数のアイデンティティを組み合わせたアイデアを生成することにも優れています。彼らのモデルは、シングルショットとマルチショットの両方のシナリオで優れたパフォーマンスを発揮し、アイデンティティを保持するための設計の効果を強調しています。基本的なイメージ再構築はおおよそイメージの内容を保持しますが、微細なアイデンティティ情報には苦労します。一方、彼らのモデルはアイデンティティガイダンス枝からアイデンティティ情報を成功裏に抽出し、顔の領域に対してより優れた結果をもたらします。ただし、このモデルの人間の顔を複製する能力は、特に冒涜的なまたは文化的に不適切なイメージを作成する可能性について倫理的な懸念を引き起こします。この技術の責任ある使用は重要であり、敏感な状況での不正な使用を防ぐためにガイドラインの策定が必要です。

香港大学和阿里巴巴集团的AI研究揭示了“LivePhoto”：文本控制的视频动画和动作强度定制的重大突破

香港大学、阿里巴巴集团、蚂蚁集团的研究人员开发了LivePhoto，以解决当前文本到视频生成研究中对时间运动的忽视问题。LivePhoto使用户能够通过文本描述来给图像添加动画效果，同时减少文本到动画映射中的歧义。该研究通过提出LivePhoto，一个实用的系统，解决了现有图像动画方法的局限性，使用户能够通过文本描述来给图像添加动画效果。与之前依赖于视频或特定类别的作品不同，LivePhoto使用文本作为生成通用领域定制视频的灵活控制方法。文本到视频生成领域已经得到发展，近期的方法利用了预训练的文本到图像模型，并引入了时间层。LivePhoto通过允许用户通过文本控制运动强度，提供了一个多功能和可定制的文本驱动图像动画框架，适用于各种领域。 LivePhoto是一个允许用户通过文本描述来给图像添加动画效果的系统。通过LivePhoto，用户可以对运动强度进行精确控制，轻松将与运动相关的文本指令解码为视频。这个高度灵活和可定制的系统允许用户从文本指令生成多样化内容。LivePhoto对文本驱动图像动画做出了宝贵的贡献。该系统包括运动模块、运动强度估计模块和文本重新加权模块，用于有效的文本到动画映射，解决了文本到视频生成中的挑战。利用稳定扩散模型引入额外的模块和层以进行运动控制和文本引导的视频生成。LivePhoto利用内容编码、交叉注意力和噪音逆向进行引导，便于根据文本指令生成定制视频，并保留整体特征。 LivePhoto在将与运动相关的文本指令解码为视频方面表现出色，展示了它通过文本描述来控制时间运动的能力。LivePhoto为用户提供了一个额外的控制信号，用于自定义运动强度，在给图像添加文本描述时提供了灵活性。该系统以稳定扩散为基本模型，通过模块和层的增强实现了有效的文本到视频生成和运动控制。总而言之，LivePhoto是一个实用而灵活的系统，使用户能够通过定制的运动控制和文本描述创建带有动画效果的图像。它的运动模块用于时间建模和强度估计，将文本指令解码为多样化的视频，使其在不同的动作、相机移动和内容方面具有高效性。其广泛的应用使其成为基于文本指令创建动画图像的有用工具。为了改进LivePhoto的性能，探索更高的分辨率和像素密度模型（如SD-XL）可能会显著提高整体表现。解决文本中关于运动速度和强度描述的问题可以提高与运动的一致性对齐。利用超分辨网络作为后处理可能会提高视频的平滑度和分辨率。提高训练数据质量可以增强生成的视频中的图像一致性。未来的工作可以完善训练流程并优化运动强度估计模块。研究LivePhoto在各种应用和领域中的潜力是未来研究的一个有前景的方向。

AI研究でα-CLIPが公開されましたターゲテッドアテンションと強化された制御によるマルチモーダル画像分析の向上

さらなる焦点化と制御された画像理解および編集のために、どのようにCLIPを改善できるでしょうか？上海交通大学、復旦大学、香港中文大学、上海AI研究所、マカオ大学、およびMThreads Inc.の研究者は、点、ストローク、またはマスクで定義された指定領域を認識する能力を強化するために、コントラスティブランゲージ-イメージプリトレーニング(CLIP)の制限に対処することを目指すAlpha-CLIPを提案します。この改良により、Alpha-CLIPは、画像認識や2Dおよび3D生成タスクへの貢献を含む多様な下流タスクで、より良いパフォーマンスを発揮することができます。マスクCLIP、SAN、MaskAdaptedCLIP、およびMaskQCLIPなど、さまざまな戦略がCLIPに領域認識を持たせるために試されてきました。一部の方法は、切り抜きやマスクを用いて入力画像を変更します（ReCLIPやOvarNetなど）。他の方法は、赤い円やマスクの輪郭を使用してCLIPの注目を誘導します（Red-CircleやFGVPなど）。これらのアプローチは、CLIPのプリトレーニングデータセットのシンボルに依存することが多く、ドメインのギャップを引き起こす可能性がありますが、Alpha-CLIPは、画像コンテンツを変更せずに指定された領域に焦点を当てるための追加のアルファチャネルを導入し、一般化性能を保持しながら領域の焦点を強化します。 CLIPおよびその派生物は、下流タスクのために画像とテキストから特徴を抽出しますが、特定の領域に焦点を当てることは、より詳細な理解とコンテンツ生成において重要です。Alpha-CLIPは、コンテンツを変更せずに指定された領域に焦点を当てるためのアルファチャネルを導入し、画像認識、マルチモーダル言語モデル、および2D/3D生成などのタスクで、CLIPを強化します。Alpha-CLIPをトレーニングするには、セグメントアニシングモデルと画像キャプショニングのためのマルチモーダルな大規模モデルを使用して、領域-テキストペアのデータを生成する必要があります。 Alpha-CLIP方法は、コンテンツを変更せずに特定の領域に焦点を当てるための追加のアルファチャネルを導入したものであり、これによりコンテキスト情報が保持されます。データパイプラインは、モデルトレーニングのためにRGBA-領域テキストペアを生成します。分類データが領域-テキスト理解に与える影響を調査するために、グラウンディングデータのみで事前トレーニングされたモデルと分類およびグラウンディングデータの組み合わせを比較することによるデータ減衰の研究が行われます。ゼロショット実験では、リファリング表現の理解においてAlpha-CLIPがCLIPに代わり、競争力のある領域-テキスト理解の結果を達成します。 Alpha-CLIPは、点、ストローク、マスクを伴うタスクにおいてCLIPを改善し、焦点を当てることができる特定の領域を拡張します。ただし、グラウンディングのみのプリトレーニングを上回り、領域の知覚能力を向上させます。ImageNetなどの大規模な分類データセットは、そのパフォーマンスに大きく貢献しています。結論として、Alpha-CLIPモデルは元のCLIPを置き換え、領域焦点の機能を効果的に向上させることが実証されています。さらにアルファチャネルを組み込むことで、Alpha-CLIPはゼロショット認識の改善やリファリング表現理解タスクでベースラインモデルを上回る競争力のある結果を示しています。関連領域に焦点を当てるモデルの能力は、分類とグラウンディングのデータの組み合わせによる事前トレーニングによって向上されています。実験結果は、Alpha-CLIPが前景領域やマスクを持つシナリオで有用であり、CLIPの能力を拡張し、画像テキスト理解を改善する可能性があることを示しています。将来の課題として、この研究はAlpha-CLIPの制限を解決し、その能力と適用範囲を拡大するために解像度を向上させることを提案しています。研究は、領域-知覚能力を向上させるためにより強力なグラウンディングおよびセグメンテーションモデルを活用することを提案しています。研究者は、画像コンテンツをより良く理解するために、興味のある領域に焦点を当てることの重要性について強調しています。Alpha-CLIPは、画像コンテンツを変更せずに領域の焦点を当てることができます。研究は、Alpha-CLIPのパフォーマンスを改善し、応用範囲を広げ、領域に焦点を当てたCLIPの特徴の新しい戦略を探索するための継続的な研究を提唱しています。

このGoogleとUC BerkeleyのAI論文は、NeRFillerを紹介します：2Dインペインティング拡散モデルを使用して3Dシーン再構築を革新する人工知能アプローチ

3Dキャプチャの欠けた部分を効果的に補完する方法はありますか？Google ResearchとUC Berkeleyの研究論文では、「NeRFiller」という新しい3Dインペインティング手法を紹介しています。この手法は、再構築の失敗や観測の不足によってしばしば欠落する、不完全な3Dシーンやオブジェクトの再構築の課題に対処しています。この手法は、参照例を通じてインペインティングプロセスを制御することで、精密かつカスタマイズ可能なシーンの補完を可能にします。NeRFillerは、3Dキャプチャ内のシーンやオブジェクトを強化する3D生成インペインティング手法であり、3D再構築の改善に効果的な解決策となります。この研究では、伝統的な2Dインペインティングから大規模インペインティングのLaMaのような先進的な技術まで、さまざまな手法を用いて3Dシーンの欠落した部分を補完する方法を探求しています。確率的および潜在的な拡散モデルに取り組み、テキストや画像を入力とする3D生成アプローチを考慮しています。オブジェクトの削除設定の関連性が強調され、3Dインペインティングのためのさまざまなベースラインとデータセットが評価されています。ビデオやシーン編集の関連研究に触れながらも、主に既存の3Dシーンのコンテキスト内でのシーン補完に焦点を当てています。この研究では、3Dシーンの補完とインペインティングの課題に取り組み、3Dに対応したマルチビュー一致アプローチの重要性を強調しています。シーン補完とオブジェクトの削除を区別し、3Dシーン内で新しいコンテンツを生成することに焦点を当てています。3D一貫性のあるイメージのための2D生成インペインティングモデルの制約について議論されています。提案されたNeRFillerアプローチは、テキストから画像への拡散モデルのグリッド事前現象を活用し、インペインティングでのマルチビュー一貫性を強化します。3Dシーンの最適化のための反復的な手法を利用し、グリッドインペインティングを大規模な画像コレクションに拡張しています。Masked NeRFやLaMaskなどのベースラインとの比較を行い、NeRFillerの効果を示しています。比較や新規ビューメトリクス、イメージ品質、ジオメトリメトリクスを含む評価も行われています。 NeRFillerは、3Dシーンの欠落した領域を補完するための生成的な2D拡散モデルを利用した手法です。さまざまなインペインティングの推定値の課題と、2Dモデルの3D一貫性の欠如に取り組んでいます。NeRFillerは、顕著なインペインティング結果のための統合機構を取り入れ、3Dキャラクターを促進します。反復的な3Dシーンの最適化を活用し、グリッドインペインティングを大規模な画像コレクションに拡張します。Masked NeRFやLaMaskといったベースラインとの比較を行い、NeRFillerの効果を示しています。比較や新規ビューメトリクス、イメージ品質、ジオメトリメトリクスを含む評価も行われています。結論として、NeRFillerは3Dシーン内の欠落した部分を正確に補完することができる強力な3Dインペインティングツールです。ギャップを埋めたり、不要な要素を削除する能力は、オブジェクト削除のベースラインを上回ります。Joint Multi-View Inpaintingの導入により、複数の画像間でノイズの予測を平均化することで一貫性を強化しています。NeRFillerは、最新のベースラインと比較することで、ユーザー指定の3Dシーンの補完を達成しています。ユーザーが指定した仕様で3Dキャプチャの欠落部分をインペインティングするための貴重なフレームワークを提供しています。

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