Search Results Yi

制御ネット（ControlNet）は、🧨ディフューザー内での使用です

Stable Diffusionが世界中で大流行した以来、人々は生成プロセスの結果に対してより多くの制御を持つ方法を探してきました。ControlNetは、ユーザーが生成プロセスを非常に大きな範囲でカスタマイズできる最小限のインターフェースを提供します。ControlNetを使用すると、ユーザーは深度マップ、セグメンテーションマップ、スクリブル、キーポイントなど、さまざまな空間的なコンテキストを使用して簡単に生成を条件付けることができます！私たちは、驚くほどの一貫性を持つ写実的な写真に漫画の絵を変えることができます。写実的なLofiガールまた、それをあなたのインテリアデザイナーとして使用することもできます。 Before After あなたはスケッチのスクリブルを芸術的な絵に変えることができます。 Before After さらに、有名なロゴを生き生きとさせることもできます。 Before After ControlNetを使用すると、可能性は無限大です🌠 このブログ記事では、まずStableDiffusionControlNetPipelineを紹介し、さまざまな制御条件にどのように適用できるかを示します。さあ、制御しましょう！ ControlNet: TL;DR ControlNetは、Lvmin ZhangとManeesh AgrawalaによってText-to-Image Diffusion Modelsに条件付き制御を追加することで導入されました。これにより、Stable DiffusionなどのDiffusionモデルに追加の条件として使用できるさまざまな空間的コンテキストをサポートするフレームワークが導入されます。ディフュージョンモデルの実装は、元のソースコードから適応されています。 ControlNetのトレーニングは次の手順で行われます：…

Informerを使用した多変量確率時系列予測

イントロダクション数ヶ月前、私たちはTime Series Transformerを紹介しました。これは、予測に適用されたバニラTransformer（Vaswani et al.、2017）であり、単一変量の確率的予測課題（つまり、各時系列の1次元分布を個別に予測すること）の例を示しました。この記事では、現在🤗 Transformersで利用可能な、AAAI21のベストペーパーであるInformerモデル（Zhou, Haoyi, et al., 2021）を紹介します。これを使用して、多変量の確率的な予測課題、つまり、将来の時系列ターゲット値のベクトルの分布を予測する方法を示します。なお、バニラのTime Series Transformerモデルにも同様に適用できます。多変量確率時系列予測確率予測のモデリングの観点からは、Transformer/Informerは多変量時系列に対して取り扱う際に変更を必要としません。単変量と多変量の設定の両方で、モデルはベクトルのシーケンスを受け取り、唯一の変更は出力またはエミッション側にあります。高次元データの完全な結合条件付き分布をモデリングすると、計算コストが高くなる場合があります。そのため、データを同じファミリーからの独立した分布、または完全な共分散の低ランク近似など、いくつかの近似手法に頼ることがあります。ここでは、実装した分布のファミリーに対してサポートされている独立（または対角）エミッションに頼ることにします。 Informer – 内部構造バニラTransformer（Vaswani et al.、2017）に基づいて、Informerは2つの主要な改善を採用しています。これらの改善を理解するために、バニラTransformerの欠点を思い出してみましょう。正準自己注意の二次計算：バニラTransformerは、計算量がO (…

はい、トランスフォーマーは時系列予測に効果的です（+オートフォーマー）

イントロダクション数ヶ月前、AAAI 2021のベストペーパーアワードを受賞したTime Series TransformerであるInformerモデル（Zhou, Haoyiら、2021）を紹介しました。また、Informerを使用した多変量確率予測の例も提供しました。この記事では、「Transformerは時系列予測に効果的か？」（AAAI 2023）という疑問について議論します。見ていくとわかりますが、それらは効果的です。まず、Transformerは確かに時系列予測に効果的であることを経験的に証明します。私たちの比較では、線形モデルであるDLinearが主張されるほど優れていないことが示されています。線形モデルと同じ設定の同等の大きさのモデルと比較した場合、Transformerベースのモデルは私たちが考慮するテストセットのメトリックでより優れた性能を発揮します。その後、Informerモデルの後にNeurIPS 2021で発表されたAutoformerモデル（Wu, Haixuら、2021）を紹介します。Autoformerモデルは現在🤗 Transformersで利用できます。最後に、Autoformerの分解層を使用するシンプルなフィードフォワードネットワークであるDLinearモデルについて説明します。DLinearモデルは、「Transformerは時系列予測に効果的か？」という論文で初めて紹介され、Transformerベースのモデルを時系列予測で上回ると主張されています。さあ、始めましょう！ベンチマーキング – Transformers vs. DLinear 最近AAAI 2023で発表された「Transformerは時系列予測に効果的か？」という論文では、著者らはTransformerが時系列予測に効果的ではないと主張しています。彼らは、DLinearと呼ばれるシンプルな線形モデルとTransformerベースのモデルを比較しています。DLinearモデルはAutoformerモデルの分解層を使用しており、後ほどこの記事で紹介します。著者らは、DLinearモデルがTransformerベースのモデルを時系列予測で上回ると主張しています。本当にそうなのでしょうか？さあ、確かめましょう。上記の表は、論文で使用された3つのデータセットにおけるAutoformerモデルとDLinearモデルの比較結果を示しています。結果からわかるように、Autoformerモデルは3つのデータセットすべてでDLinearモデルを上回っています。次に、上記の表のTrafficデータセットを使用してAutoformerモデルとDLinearモデルを比較し、得られた結果の説明を提供します。要約: 簡単な線形モデルは一部の場合において有利ですが、ユニバリエートの設定では変数を組み込む能力がTransformerのようなより複雑なモデルに比べてありません。 Autoformer…

Inflection AIは、テックの巨人や業界の巨頭によって主導された13億ドルの資金調達を確保しました

人工知能スタートアップのInflection AIは、成長の軌道で大きな飛躍を遂げましたデビューしたチャットボット「Pi」を発表してからわずか2か月足らずで、フォーブスによると、このパロアルトに拠点を置くAI企業は驚異的な13億ドルの資金を獲得したと報じられていますこの巨額の投資は、マイクロソフト、Nvidia、および3つの[…]をリードしています

Funding

Hugging Faceの推論エンドポイントを使用してLLMをデプロイする

オープンソースのLLMであるFalcon、(オープン-)LLaMA、X-Gen、StarCoder、またはRedPajamaは、ここ数ヶ月で大きく進化し、ChatGPTやGPT4などのクローズドソースのモデルと特定のユースケースで競合することができるようになりました。しかし、これらのモデルを効率的かつ最適化された方法で展開することはまだ課題です。このブログ投稿では、モデルの展開を容易にするマネージドSaaSソリューションであるHugging Face Inference EndpointsにオープンソースのLLMを展開する方法と、応答のストリーミングとエンドポイントのパフォーマンステストの方法を紹介します。さあ、始めましょう！ Falcon 40Bの展開方法 LLMエンドポイントのテスト JavaScriptとPythonでの応答のストリーミング始める前に、Inference Endpointsについての知識をおさらいしましょう。 Hugging Face Inference Endpointsとは何ですか Hugging Face Inference Endpointsは、本番環境での機械学習モデルの展開を簡単かつ安全な方法で提供します。Inference Endpointsを使用することで、開発者やデータサイエンティストはインフラストラクチャの管理をせずにAIアプリケーションを作成できます。展開プロセスは数回のクリックで簡略化され、オートスケーリングによる大量のリクエストの処理、ゼロスケールへのスケールダウンによるインフラストラクチャのコスト削減、高度なセキュリティの提供などが可能となります。 LLM展開における最も重要な機能のいくつかは以下の通りです: 簡単な展開: インフラストラクチャやMLOpsの管理を必要とせず、本番用のAPIとしてモデルを展開できます。コスト効率:…

Computer Vision

Learn more about Search Results Yi - Page 70

制御ネット（ControlNet）は、🧨ディフューザー内での使用です

Informerを使用した多変量確率時系列予測

はい、トランスフォーマーは時系列予測に効果的です（+オートフォーマー）

Inflection AIは、テックの巨人や業界の巨頭によって主導された13億ドルの資金調達を確保しました

Hugging Faceの推論エンドポイントを使用してLLMをデプロイする

SQLクエリにおいてGPT-4よりも優れたもの：NSQL（完全なオープンソース）

ドレスコードの解読👗 自動ファッションアイテム検出のためのディープラーニング

ゾマト感情分析

5つの最高のDeepfake検出ツールと技術（2023年7月）

CVモデルの構築と展開：コンピュータビジョンエンジニアからの教訓

Find the right Blockchain Investment for you