Search Results CLIP

「GoogleとMITの研究者がStableRepを紹介：合成イメージによるAIトレーニングで機械学習を革新する」

研究者たちは、テキストから画像への変換モデルによって生成される合成画像の潜在能力を探ることで、視覚的な表現を学び、より効率的でバイアスの少ない機械学習の道を開拓しています。MITの研究者によるこの新しい研究では、Stable Diffusionに焦点を当て、合成画像上で自己教師ありの手法を訓練することで、生成モデルが適切に設定されている場合には、実際の画像と同等またはそれ以上の性能を発揮することを示しています。提案された手法であるStableRepは、同じテキストのプロンプトから生成される複数の画像を互いに正として扱うマルチポジティブな対比学習手法を導入しています。StableRepは完全に合成画像のみで訓練され、大規模データセットではSimCLRやCLIPなどの最先端の手法を上回り、言語の指導と組み合わせた場合には5000万枚の実際の画像で訓練されたCLIPよりも優れた精度を達成します。提案されたStableRepアプローチは、キャプション内の不変性を促進する表現学習の新しい方法を導入しています。同じテキストのプロンプトから生成される複数の画像を互いに正として扱うことで、StableRepはマルチポジティブな対比損失を使用します。その結果、StableRepはSimCLRやCLIPなどの他の自己教師あり手法を上回るImageNet上で顕著な線形精度を達成します。この手法の成功は、Stable Diffusionとテキストプロンプトといった要素を活用し、合成データのサンプリングに対してより大きな制御を行う能力に起因しています。また、生成モデルは訓練データを超えて一般化する可能性を持ち、実際のデータのみに比べてより豊かな合成訓練セットを提供します。まとめると、この研究はStable Diffusionによって生成された合成画像上で自己教師あり手法を訓練することの驚くべき効果を示しています。StableRepアプローチは、マルチポジティブな対比学習手法を備えることにより、実際の画像を使用した最先端の手法に比べて表現学習における優れた性能を示しています。この研究は、大規模かつ多様なデータセットの取得に対する費用効果の高い代替手法として、テキストから画像を生成する手法によるデータ収集の簡素化の可能性を提示しています。ただし、合成データにおける意味の不一致やバイアスの課題には取り組む必要があり、未整理のウェブデータを訓練に使用することの潜在的な影響も考慮する必要があります。

「One-2-3-45++に出会ってみましょう：おおよその1分で単一の画像を詳細な3Dテクスチャメッシュに変換する革新的な人工知能手法」

UCサンディエゴ、浙江大学、清華大学、UCLA、およびスタンフォード大学の研究者たちは、高速かつ高品質な3Dオブジェクト生成のための革新的なAI手法「One-2-3-45++」を発表しました。この手法は、まず2次元拡散モデルを活用し、一貫したマルチビュー画像の生成のために微調整を行います。次に、これらの画像を詳細な3Dのテクスチャつきメッシュに変換するために、マルチビューによる条件付きの3Dネイティブ拡散モデルが使用されます。この手法により、約1分間で入力画像によく似た高品質で多様な3Dアセットが合成され、実用アプリケーションにおける速度と忠実度の課題に取り組まれています。 One-2-3-45++は、1枚のRGB画像からわずか1分未満で高品質な3Dオブジェクトを生成する手法です。マルチビュー画像を活用し、生成されたメッシュのテクスチャを軽量の最適化プロセスを介して改善します。比較的な評価では、One-2-3-45++がCLIPの類似度スコアとユーザーの選好スコアにおいてベースライン手法よりも優れていることが示されています。3D拡散モジュールの効果に対するマルチビュー画像の重要性が強調され、一貫したマルチビューの生成において既存手法に対して改善が見られました。この研究は、単一の画像やテキストに基づいて3D形状を生成するという課題に取り組んでおり、さまざまなアプリケーションにとって重要です。既存の手法は、3Dトレーニングデータの不足により未知のカテゴリにおいて汎化する際に改訂する必要があります。提案されたOne-2-3-45++手法は、以前のOne-2-3-45の欠点を克服し、一貫したマルチビュー画像を同時に予測し、マルチビューによる条件付きの3D拡散ベースモジュールを使用して効率的かつ現実的な3D再構築を実現します。この手法は、細かい制御を持ちつつ1分未満で高品質な結果を達成し、ベースライン手法を上回っています。広範なマルチビューと3DペアリングでトレーニングされたOne-2-3-45++モデルは、各ステージに別々の拡散ネットワークを使用しています。最初のステージでは通常の3D畳み込みを使用して完全な3D占有ボリュームを作成し、2番目のステージでは3Dスパース畳み込みを3Dライトボリュームに取り入れます。マルチビュー画像によって誘導される軽量の改善モジュールは、テクスチャの品質を向上させます。CLIPの類似度スコアとユーザーの選好スコアを含む評価指標は、この手法がベースライン手法を上回っていることを示しています。ユーザー調査によっても品質が検証され、既存手法と比較してランタイムの効率性が強調されました。 One-2-3-45++はCLIPの類似度スコアとユーザーの選好スコアにおいてベースライン手法を上回し、優れた品質とパフォーマンスを示しています。改善モジュールはテクスチャの品質を向上させ、CLIPの類似度スコアを高めることにつながります。さらに、この手法は最適化ベースの手法と比較して優れたランタイムの利点を提供し、迅速な結果を提供します。まとめると、One-2-3-45++は、1枚の画像から迅速かつ正確に高品質な3Dテクスチャ付きメッシュを生成する非常に効率的なテクノロジーです。ユーザー調査によって、入力画像との品質と整合性において他のテキストから3Dモデリング手法よりも優れていることが検証されました。さらに、最適化ベースの代替手法を上回し、迅速な結果を提供します。将来の研究は、より大規模かつ多様な3Dトレーニングデータセットの活用、追加の後処理技術の探求、テクスチャの改善モジュールの最適化、幅広いユーザースタディの実施、および他の情報タイプの統合に注力する必要があります。この手法を仮想現実、ゲーム、コンピュータ支援設計などのさまざまな分野で適用する際の有効性と潜在的な影響を評価することが重要です。

「AIと芸術における可能性と破壊」

「人工知能は、非常にスムーズなトピックとなっています多くの人々は懐疑的でありながら楽観的でもあり、一部の人々はそれを素晴らしいビジネスの機会と見ていますタイプするだけで、それが簡単に想像できますが...」

LMQL — 言語モデル用のSQL

「SQLについて聞いたことがあるか、あるいはスキルを習得したことがあるはずですSQL（Structured Query Language）はデータベースデータの操作に広く利用される宣言型言語です年次のStackOverflow調査によると...」

バイトダンス（ByteDance）は、画像やテキストの指示を組み合わせた、拡散モデルに基づく画期的なビデオ生成手法「PixelDance」を紹介しました

ByteDance Researchの研究チームがPixelDanceを紹介しました。PixelDanceはテキストと画像の指示を利用して、多様かつ複雑な動きを持つビデオを作成するための手法です。この手法により、研究者は複雑なシーンやアクションを特長とするビデオを合成し、ビデオ生成の分野で新たな基準を設定しています。PixelDanceは、制限された動きしかない既存のモデルを超越して、複雑な設定とアクティビティを持つビデオを合成することに優れています。このモデルは、さまざまな画像の指示を取り入れ、時空的に一貫したビデオクリップを組み合わせて合成写真を生成します。従来のシーンに特化したテキストからビデオを生成するモデルとは異なり、PixelDanceは初めと最後のフレームの画像指示を利用してビデオの複雑さを高め、より長いクリップを生成することができます。この革新は、特にドメイン外のコンテンツに見られる運動やディテールの制限を克服しています。画像指示の利点を強調することにより、PixelDanceは複雑なシーン、ダイナミックなアクション、複雑なカメラの動きを持つ高ダイナミックなビデオを生成するソリューションとして確立されています。 PixelDanceのアーキテクチャは、拡散モデルと変分オートエンコーダを組み合わせて、画像指示を入力空間にエンコードします。トレーニングと推論の技術は、公開されているビデオデータを利用してビデオのダイナミクスを学習します。PixelDanceは、セマンティックマップ、スケッチ、ポーズ、バウンディングボックスなど、さまざまな画像指示に拡張されます。質的分析は、テキスト、最初のフレーム、最後のフレームの指示が生成されたビデオの品質に与える影響を評価します。 PixelDanceは、MSR-VTTとUCF-101のデータセットに基づいて、FVDおよびCLIPSIMの指標に基づいて、これまでのモデルを上回る結果を示しました。UCF-101での抜粋研究では、PixelDanceのテキストと最後のフレームの指示のようなコンポーネントの連続クリップ生成への効果を示しています。この手法は、高品質なビデオデータのトレーニング、ドメイン固有の微調整、モデルのスケーリングなど、改善の道筋を示唆しています。PixelDanceはゼロショットのビデオ編集を実現し、それを画像編集のタスクに変換します。MSR-VTTおよびUCF-101のデータセットで、テキストプロンプトと一致する高品質で複雑なビデオを生成する印象的な定量評価結果を達成しています。 PixelDanceは、複雑なシーンとアクションを持つ高品質なビデオを合成することに優れており、最先端のモデルを超越しています。テキストプロンプトとの関連性により、ビデオ生成の進化の可能性を見せています。ドメイン固有の微調整やモデルのスケーリングなどの改善点が明確にされています。PixelDanceはゼロショットのビデオ編集を導入し、それを画像編集のタスクに変換して、時空的に一貫したビデオを安定して生成します。定量的な評価によって、テキストプロンプトに基づいて高品質で複雑なビデオを生成する能力が確認されています。 PixelDanceは、明示的な画像とテキストの指示に依存するため、未知のシナリオへの一般化が制限される可能性があります。評価は主に定量的な指標に焦点を当てており、より主観的な品質評価が必要です。トレーニングデータソースの影響や潜在的なバイアスについては、十分に探求されていません。スケーラビリティ、計算要件、効率性についても十分に議論される必要があります。特定のビデオコンテンツタイプの取り扱いに制限があるモデルの制約については、明確化が必要です。例外を除いて、多様なドメインや例外を超えたビデオ編集タスクへの汎化性を十分に考慮する必要があります。

「リコメンデーションシステムにおける2つのタワーネットワークとネガティブサンプリング」

現在の推薦システムにおける最も重要なモデルの一つは、2つのタワーニューラルネットワークですこのモデルは次のような構造を持っています：ニューラルネットワーク（タワー）の一部が全てを処理し、...

「コスト効率の高い高性能 AI 推論用の Amazon EC2 DL2q インスタンスが一般提供開始されました」

Qualcomm AIのA.K Royさんによるゲスト記事ですAmazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）DL2qインスタンスは、Qualcomm AI 100 Standardアクセラレータによってパワーアップされ、クラウド上で効率的に深層学習（DL）タスクを展開するために使用することができますDLタスクのパフォーマンスや精度を開発し、検証するためにも利用できます

サンディープ・シンと組んでGen AIの次の大きなトレンドを探る

このLeading with Dataセッションでは、Beans.aiのHead of Applied AIであるSandeep Singhの第一手の経験が披露されています。彼は総合的なワークショップから生成AIエンジニアの形成、コンピュータビジョンと自然言語処理（NLP）の組み合わせの変革的なポテンシャルまで、自身の旅からの洞察を共有しています。この会話は、AIが抱えるエキサイティングな未来を明らかにします。 Sandeep Singhとの会話からの重要な洞察インドのAIエコシステムは、ベイエリアの研究に焦点を当てたAIの景色とは異なり、迅速な採用と製品化に特異な立場にあります。 Data Hack Summitのワークショップは、生成AIエンジニアへの変換のための稀なエンドツーエンドの体験を提供します。コンピュータビジョンとNLPの融合は、アクセシビリティとデジタルコンテンツのインタラクションの分野でAIの次のブレークスルーです。プロジェクトを一貫して構築し、学習プロセスを文書化することは、AI初心者にとって重要であり、理論よりも実践的な経験が強調されます。エンタープライズソフトウェアにおけるAIの将来は、コードの記述から抽象的な概念の定義へとシフトする可能性があり、主要なプログラミング言語として英語が使用されるかもしれません。 Leading with Dataセッションに参加し、AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論に没頭しましょう！では、Sandeep Singhに対して行われた質問と彼の回答を見てみましょう。バンガロールでのData Hack Summitの体験はいかがでしたか？…

「JAXにおけるディープ強化学習の優しい入門」

最近の強化学習（RL）の進歩、例えばWaymoの自律タクシーやDeepMindの人間を超えたチェスプレイヤーエージェントなどは、ニューラルなどのディープラーニングコンポーネントを持つ古典的なRLを補完しています...

「GO TO Any Thing（GOAT）」とは、完全に見たことのない環境で、画像、言語、カテゴリのいずれかで指定されたオブジェクトを見つけることができる、ユニバーサルなナビゲーションシステムです

このsystemですGOATは、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校、カーネギーメロン大学、ジョージア工科大学、カリフォルニア大学バークレー校、Meta AI Research、Mistral AIの研究者チームによって開発されました。GOATは、家庭や倉庫の環境での拡張された自律運転を目指した普遍的なナビゲーションシステムです。GOATは、カテゴリラベル、ターゲット画像、言語の説明から目標を解釈できる多様なモーダルシステムです。過去の経験から利益を得るライフロングシステムです。GOATはプラットフォームに依存せず、さまざまなロボットの具現化に適応できます。 GOATは、カテゴリラベル、ターゲット画像、言語の説明を使用して、多様な環境での自律ナビゲーションに長けたモバイルロボットシステムです。GOATは深さの推定と意味的セグメンテーションを利用して、正確なオブジェクトインスタンスの検出とメモリストレージのための3D意味的ボクセルマップを作成します。意味的マップは、空間表現、オブジェクトインスタンス、障害物、探索済みエリアの追跡を容易にします。 GOATは動物や人間のナビゲーションの洞察に触発されたモバイルロボットシステムです。GOATは普遍的なナビゲーションシステムであり、人間の入力に基づいて異なる環境で自律的に操作します。モーダル、ライフロング、プラットフォームに依存しないGOATは、カテゴリラベル、ターゲット画像、言語の説明を使用して目標の指定を行います。この研究では、以前の手法のCLIP特徴マッチングよりもSuperGLUEベースの画像キーポイントマッチングを活用することで、未知のモーダルオブジェクトインスタンスへの到達におけるGOATの性能を評価し、その優越性を示しています。 GOATはイメージと言語の説明に基づいたモーダルナビゲーションのためのモジュラーデザインとインスタンスアウェアな意味的メモリを採用しています。事前計算されたマップなしで評価されるプランは、プラットフォームに依存しない学習能力を持っており、家庭での大規模な実験を通じてその能力を示しています。パスの計算には高速マーチング法を使用し、パスに沿ってウェイポイントに到達するためにポイントナビゲーションコントローラを使用します。 9つの家での実験的試行において、GOATは83%の成功率を達成し、以前の手法を32%上回りました。探索後の成功率が60%から90%に向上し、その適応性を示しています。GOATはピックアンドプレイスやソーシャルナビゲーションなどの下流タスクもスムーズに処理しました。質的実験では、GOATはボストンダイナミクスのスポットやハローロボットのストレッチロボットに展開されました。家庭でのSpotによる大規模な量的実験では、GOATの優れた性能が3つのベースラインを上回り、インスタンスの一致と効率的なナビゲーションにおいて優れていることが示されました。優れたモーダルおよびプラットフォームに依存しない設計により、カテゴリラベル、ターゲット画像、言語の説明など、さまざまな手段で目標を指定することができます。モジュラーアーキテクチャとインスタンスアウェアな意味的メモリにより、同じカテゴリのインスタンスを効果的に識別することができます。事前計算されたマップなしでの大規模な実験で評価され、GOATは柔軟性を示し、ピックアンドプレイスやソーシャルナビゲーションなどのタスクに対応します。 GOATの将来の軌道は、さまざまな環境やシナリオでのパフォーマンスを総合的に評価し、その汎用性と堅牢性を測定する包括的な探求を含みます。調査では、調査中の課題に対処するために一致閾値の向上を目指します。目標カテゴリに基づいてインスタンスのサブサンプリングをさらに探求し、パフォーマンスの向上を図ります。GOATの進行中の開発は、グローバルおよびローカルポリシーの改善と、より効率的なナビゲーションのための追加の技術の統合を検討します。広範な現実世界での評価は、異なるロボットやタスクを含めて、GOATの汎用性を検証します。さらなる探求により、GOATの適用範囲をナビゲーション以外の領域、例えば物体認識、操作、相互作用にも広げることが可能です。

Learn more about Search Results CLIP - Page 6