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Artificial Intelligence

新しいAI研究が「SWIM-IR」をリリース！2800万対33の言語にわたる大規模な合成多言語検索データセット

Google Research、Google DeepMind、そしてウォータールー大学の研究者は、多言語リトリーバルにおける限られた人間によってラベル付けされたトレーニングデータの課題に対処するため、33の言語をカバーする合成リトリーバルトレーニングデータセットであるSWIM-IRを紹介しています。SAP（要約してから尋ねるプロンプティング）の手法を活用して、SWIM-IRは人間の監督なしで多言語密なリトリーバルモデルの合成ファインチューニングを可能にするために構築されています。SWIM-IRでトレーニングされたSWIM-Xモデルは、XOR-Retrieve、XTREME-UP、およびMIRACLを含むさまざまなベンチマークで人間によって監督された厚いリトリーバルモデルと競争力を示しています。この研究は、多言語密なリトリーバルモデルの限定された成功に対処し、非英語の言語に対する十分な監督トレーニングデータの不足が原因であるとしています。この合成データセットは、多言語密なリトリーバルモデルのファインチューニングを可能にし、XOR-Retrieve、XTREME-UP、およびMIRACLなどのベンチマークで評価されています。その結果、合成データセットによるトレーニングは、人間によって監督されたモデルと競争力のあるパフォーマンスを示し、高価な人間によるラベル付けトレーニングデータの代替手段としての可能性を示しています。 SWIM-IRは、SAP技術を用いて生成された33言語にわたる合成リトリーバルトレーニングデータセットです。SWIM-IRを用いて、この研究ではDense Passage Retrieval（DPR）モデルを適応し、多言語T5-baseチェックポイントからの初期化と英語MS MARCOデータセットでのファインチューニングを行うことで、mContrieverとmDPRのゼロショットベースラインを再現します。mC4データセットでの事前学習と、バッチ内のネガティブサンプルに対する相反損失の利用により、研究者はクロス言語クエリ生成にPaLM 2 Smallモデルを使用しています。 SWIM-IRからの合成トレーニングデータを使用したSWIM-Xモデルは、多言語密なリトリーバルタスクで競争力のあるパフォーマンスを示しています。SWIM-X（7M）は、XOR-RetrieveベンチマークのRecall5ktで最良のファインチューニングモデルであるmContriever-Xを7.1ポイント上回ります。さらに、限定予算ベースラインのSWIM-X（500k）は、mContriever-Xを3.6ポイント上回ります。SWIM-X（180K）は、MIRACLベンチマークで競争力があり、nDCG10で最良のゼロショットモデルを6.6ポイント上回りますが、ハードネガティブを持つ人間によって監督されたトレーニングペアを持つmContriever-Xには及びません。合成ベースラインのSWIM-X（120K）およびSWIM-X（120K）MTは、Recall5ktの点で既存のモデルを上回る優れた結果を示しています。この研究では、SWIM-IRによるハードネガティブのサンプリングなど、最適なトレーニング技術の重要性を強調し、合成モデルのパフォーマンスをさらに向上させる必要性を指摘しています。研究で使用されたSWIM-IRデータセットには、文脈不明確化、コードスイッチング、パッセージの品質と長さ、LLM生成時の事実の不一致などの制約があります。この研究は、LLMが情報源に対して十分な根拠を持たないテキストを生成する可能性があり、生成された出力における誤情報や幻想のリスクをもたらすことを認識しています。これらの制限は生成されたクエリの品質と正確さに影響を与えるかもしれませんが、直接的には下流の多言語リトリーバルタスクには影響を与えません。ただし、この研究では、SAPアプローチやファインチューニングプロセスなどの手法の制約については詳細に議論されていません。 SWIM-IRは、複数の言語で情報を含んだクエリを生成するためにSAPアプローチを使用して作成された合成多言語リトリーバルトレーニングデータセットです。33の言語で28百万のクエリ-パッセージのトレーニングペアを提供するSWIM-IRは、人間によるラベル付けトレーニングデータを必要とせずに多言語密なリトリーバルモデルのファインチューニングを容易にします。その結果、SWIM-Xモデルは、クロス言語および単言語のベンチマークで既存のリコールおよび平均相互ランクモデルを上回る競争力のあるパフォーマンスを発揮します。これにより、高価な人間によるラベル付けリトリーバルトレーニングデータの費用対効果の高い代替手段としてのSWIM-IRの可能性が強調され、堅牢な多言語密なリトリーバルモデルの開発が可能になります。

「マイクロソフト、Azureカスタムチップを発表：クラウドコンピューティングとAI能力を革新する」

産業の持続的な噂の中で、Microsoftの長らく待ち望まれていた発表がイグナイトカンファレンスで明らかになり、テックランドスケープにおける重要な瞬間を迎えました。このテックジャイアントは、ハードウェアとソフトウェア領域全般におけるイノベーションと自己完結性へのコミットメントを体現する、独自に設計されたチップを正式に発表しました。この発表の中核をなすのは、Microsoft Azure Maia 100 AIアクセラレータとMicrosoft Azure Cobalt CPUの2つの画期的なチップです。Maia 100はMaiaアクセラレータシリーズの一部で、5nmプロセスと1,050億個のトランジスタを備えています。このパワーハウスは、複雑なAIタスクと生成的なAI操作を実行するために特別に設計され、Azureの最も重いAIワークロード、大規模なOpenAIモデルの実行を支えることが使命です。 Maia 100には、128コアのArmベースアーキテクチャを備えたAzure Cobalt 100 CPUが補完されています。この64ビット構造が特筆すべきであり、このプロセッサは、40%少ない電力でARMベースの競合製品よりも一般的なコンピューティング操作を提供するよう設計されています。自己完結性の包括的なビジョンを強調しつつ、Microsoftはこれらのチップを、チップやソフトウェアからサーバー、ラック、冷却システムまでのすべての側面を管理する野心の最後のピースとして位置付けました。来年初めにMicrosoftのデータセンターに導入される予定のこれらのチップは、最初にCopilot AIとAzure OpenAIサービスを駆動し、クラウドとAIの機能の限界を em 続きを読む。マイクロソフトの戦略は、チップ設計を超えた包括的なハードウェアエコシステムまで及んでいます。これらのカスタムチップは、マイクロソフトとそのパートナーが共同開発したソフトウェアを利用して、特別に設計されたサーバーマザーボードとラックに統合されます。目標は、パワーエフィシエンシー、性能、コスト効率を最適化する高度に適応可能なAzureハードウェアシステムを作ることです。このチップの発表と同時に、MicrosoftはAzure Boostを導入しました。これは、ストレージとネットワーキング機能をホストサーバーから専用のハードウェアにオフロードすることで、操作を迅速化するためのシステムです。この戦略的な動きは、Azureのインフラ内での速度と効率を強化することを目的としています。カスタムチップに加えて、MicrosoftはAzureの顧客にインフラストラクチャオプションを多様化するためのパートナーシップを築きました。さらに、テックジャイアントは、VoAGIサイズのAIトレーニングと生成的なAI推論タスクに対応するNvidia…

このMITのAI論文では、ロボット操作に革新的な方法を紹介しています：エンコードされた特徴フィールドとビジョン言語モデルによる2Dから3Dのギャップの橋渡し

MITとAIおよび基礎相互作用研究所（IAIFI）の研究チームは、ロボットの操作に革新的なフレームワークを紹介し、予測不可能な複雑な環境で物体を理解し操作する能力の向上に取り組んでいます。課題は、ロボットが3Dジオメトリの詳細な理解を持つ必要があることであり、これは2Dイメージの特徴からは不十分な場合がよくあります。現在、多くのロボットのタスクでは、空間的な理解と意味的な理解の両方が必要です。たとえば、倉庫のロボットは、製品マニフェストのテキストの記述に基づいて整理されたストレージ容器からアイテムを取り出す必要があります。これには、幾何学的な特性と意味的な属性の両方に基づいて、安定したアイテムの把持能力が必要です。 2Dイメージの特徴と3Dジオメトリのギャップを埋めるため、研究者はFeature Fields for Robotic Manipulation（F3RM）と呼ばれるフレームワークを開発しました。このアプローチは、精緻化された特徴フィールドを活用して、正確な3Dジオメトリと2D基礎モデルの豊かな意味論を組み合わせます。重要な考え方は、事前にトレーニングされたビジョンモデルとビジョン言語モデルを使用して特徴を抽出し、それらを3D特徴フィールドに蒸留することです。 F3RMフレームワークには、特徴フィールドの蒸留、特徴フィールドを使用した6自由度（6-DOF）のポーズ表現、および開放テキスト言語ガイダンスの3つの主要なコンポーネントが含まれます。蒸留された特徴フィールド（DFFs）は、Neural Radiance Fields（NeRF）の概念を拡張し、ビジョンモデルから密な2D特徴を復元するための追加の出力を含めています。これにより、モデルは3D位置を特徴ベクトルにマッピングすることができ、空間的な情報と意味的な情報を統合します。ポーズ表現には、ギリパーの座標フレーム内の一連のクエリポイントを使用し、これらは3Dガウス分布からサンプリングされます。これらのポイントはワールドフレームに変換され、特徴はローカルジオメトリに基づいて重み付けされます。生成された特徴ベクトルはポーズの表現に結合されます。フレームワークには、オブジェクト操作のための開放テキスト言語コマンドの組み込み機能も含まれます。ロボットはテストの際に、オブジェクトの操作を指定する自然言語のクエリを受け取ります。それから関連するデモンストレーションを取得し、粗い把持を初期化し、提供された言語ガイダンスに基づいて把持姿勢を最適化します。結果として、研究者は把持と配置のタスク、および言語ガイドの操作についての実験を行いました。密度、色、およびアイテム間の距離を理解できました。カップ、マグ、ドライバーハンドル、およびキャタピラの耳の実験では成功しました。ロボットは形状、外観、材料、およびポーズが大きく異なるオブジェクトにも一般化することができました。また、デモンストレーション中に見たことのない新しいカテゴリのオブジェクトに対しても、自由テキストの自然言語コマンドに正しく応答しました。結論として、F3RMフレームワークは、ロボット操作システムのオープンセット汎化の課題に対する有望な解決策を提供します。2D視覚の事前知識と3Dジオメトリを組み合わせ、自然言語のガイダンスを組み込むことにより、ロボットが多様で複雑な環境で複雑なタスクを処理する道を開きます。シーンごとにモデル化にかかる時間など、まだ制限はありますが、このフレームワークはロボティクスと自動化の分野を進歩させるための重要なポテンシャルを秘めています。

「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。

LLM SaaSのためのFastAPIテンプレートパート1 — Authとファイルのアップロード

最近、FastAPIはPythonバックエンド開発者コミュニティで注目を集めていますそのシンプルさ、非同期性、ネイティブのSwagger UIのおかげですこれらの人気のあるLLMオープンソースの中で...

「浙江大学の研究者がUrbanGIRAFFEを提案し、難しい都市のシーンに対する制御可能な3D認識画像の生成に取り組む」

“` UrbanGIRAFFEは、浙江大学の研究者が提案した写真のようなイメージ合成の手法であり、操作可能なカメラの位置とシーンの内容を紹介しています。自由なカメラの視点制御とシーンの編集における都市のシーンの生成の課題に対処するために、このモデルは構成可能かつ制御可能な戦略を用いており、粗い3D全視野の事前知識を利用しています。さらに、シーンを事物、オブジェクト、空に分解することで、大きなカメラの動き、スタッフの編集、オブジェクトの操作など、多様な制御が可能となっています。条件付きイメージ合成では、従来の手法が優れており、特に生成対抗ネットワーク（GAN）を利用して写真のようなイメージを生成するものがあります。しかし、既存の手法は、イメージ合成を意味論的セグメンテーションマップやレイアウトに基づいて行ってきたことが主流であり、複雑な対応の取りにくい都市のシーンを無視してきました。UrbanGIRAFFEは、都市のシーンのための専用の3D認識可能な生成モデルであり、これらの制約に対応し、大きなカメラの動き、スタッフの編集、オブジェクトの操作に対する多様な制御を提供しています。 GANは、条件付きイメージ合成において制御可能で写真のようなイメージを生成するために有効な手法となっています。しかし、既存の手法は、対象を中心としたシーンに限定されており、都市のシーンに支援が必要であり、自由なカメラの視点制御やシーンの編集に制約があります。UrbanGIRAFFEは、シーンをスタッフ、オブジェクト、空に分解し、意味的なボクセルグリッドとオブジェクトのレイアウトを活用して、多様な制御が可能な状態にします。 UrbanGIRAFFEは創造的な手法で都市のシーンをスタッフ、オブジェクト、空に分解し、事物と物事のための事前分布を利用して、複雑な都市環境を解きほぐします。このモデルには、粗い意味的および幾何学的情報を統合するために意味的なボクセルグリッドを事物ジェネレータとして利用する条件つきの事物ジェネレータがあります。オブジェクトの配置事前知識により、乱雑なシーンからオブジェクトジェネレータを学習します。敵対的および再構成の損失と合わせてエンドツーエンドでトレーニングされたモデルは、サンプリング位置を最適化するためにレイボクセルおよびレイボックスの相互交差戦略を活用し、必要なサンプリングポイントの数を減らすことができます。総合的な評価では、提案されたUrbanGIRAFFEの手法は、合成および実世界のデータセットにおいてさまざまな2Dおよび3Dの基準を上回り、優れた制御性と忠実度を示しています。KITTI-360データセットでの質的評価では、UrbanGIRAFFEは背景モデリングにおいてGIRAFFEを上回る性能を発揮し、スタッフの編集とカメラの視点制御を向上させることが可能となっています。KITTI-360での略取研究は、再構成損失、オブジェクトの判別器、革新的なオブジェクトモデリングなど、UrbanGIRAFFEのアーキテクチャの要素の有効性を確認しています。推論時に移動平均モデルを採用することで、生成されるイメージの品質をさらに向上させることができます。 UrbanGIRAFFEは、都市のシーンに対する制御可能な3D認識可能なイメージ合成の複雑なタスクに革新的に対応し、カメラの視点操作、意味レイアウト、オブジェクトの相互作用において顕著な柔軟性を実現しています。3D全視野の事前知識を活用することで、このモデルはシーンをスタッフ、オブジェクト、空に効果的に解釈し、構成的な生成モデリングを可能にしています。今後の方向性には、新しいシーンサンプリングのための意味的なボクセルジェネレータの統合や、光の環境の色からの光の制御の探索などが含まれます。再構成の損失の重要性は、忠実度を保ち、特にまれに遭遇する意味クラスを生成するために、多様な結果を生み出すために強調されます。 UrbanGIRAFFEの将来の研究には、新しいシーンサンプリングのための意味的なボクセルジェネレータの統合、多様で新しい都市のシーンの生成能力の向上が含まれます。また、光の色を環境から分離することで、生成されたシーンの視覚的な側面においてより詳細な制御を提供するための光の制御の探索も計画されています。生成されたイメージの品質を向上させるためには、推論時に移動平均モデルを使用すると良いでしょう。 “`

スタートアップ企業向けの20の最高のChatGPTプロンプト

常に進化し続けるスタートアップの世界では、ChatGPTのような最先端のツールを活用することがゲームチェンジャーになりますアジリティとイノベーションを持ちながら知られるスタートアップは、常に効率性、創造性、競争力を向上させる方法を探していますChatGPTは、その洗練された機能によってこの追求において貴重な資源として際立っていますこのブログ投稿では、[…]について詳しく掘り下げます

『NVIDIAの研究者たちが、現行のCTCモデルと互換性のあるGPU加速の重み付き有限状態トランスデューサ（WFST）ビームサーチデコーダを導入』

最近の人工知能の人気を受けて、自動音声認識（ASR）の分野は非常に進歩しました。これによって音声認識技術や人間とコンピュータのインタラクションが大きく変わりました。ASRでは、機械が話された言語をテキストに変換することができます。これは仮想アシスタントや音声文字起こしサービスなど、さまざまなアプリケーションに不可欠です。より正確で効果的なASRシステムのために、研究者たちは潜在的なアルゴリズムを探求しています。 NVIDIAの最近の研究では、研究チームがConnectionist Temporal Classification（CTC）モデルの欠点について調査しました。ASRパイプラインでは、CTCモデルが高い精度を達成するための一流の手法となっています。これらのモデルは、時間的な連続性を解釈する能力が非常に優れており、話された言語の微妙なニュアンスにも対応することができます。しかし、従来のCPUベースのビーム探索デコーディング方法では、CTCモデルの性能が制限されてしまいます。ビーム探索デコーディングは、話された単語を正確に書き起こすための重要な段階です。従来の方法である貪欲探索法では、各時間ステップでどの出力トークンが最も選ばれる可能性が高いかを音響モデルで決定します。この手法には、コンテキストのバイアスや外部データの処理に伴うさまざまな課題が存在します。これらの課題を解決するために、研究チームはGPUを利用したWeighted Finite State Transducer（WFST）ビーム探索デコーダーを提案しました。このアプローチは、現在のCTCモデルとの統合をスムーズに行うことを目的として導入されました。このGPUを利用したデコーダーにより、ASRパイプラインのパフォーマンスが向上し、スループットやレイテンシ、発話固有の単語ブースティングなどの機能のサポートも可能になります。提案されたGPUアクセラレーションデコーダーは、パイプラインのスループットが向上し、レイテンシが低いため、ストリーミング推論に特に適しています。研究チームは、このアプローチをオフラインおよびオンラインの環境でデコーダーをテストすることで評価しました。オフラインのシナリオでは、最新のCPUデコーダーと比較して、GPUアクセラレーションデコーダーは最大7倍のスループットが向上しました。オンラインストリーミングのシナリオでは、GPUアクセラレーションデコーダーは従来と同じまたはさらに高い単語エラーレートを維持しながら、8倍以上のレイテンシの低下を実現しました。これらの結果から、提案されたGPUアクセラレーションWFSTビーム探索デコーダーをCTCモデルと組み合わせることで、効率と精度が大幅に向上することが示されています。結論として、CTCモデルのCPUベースのビーム探索デコーディングのパフォーマンス制約を克服するために、このアプローチは非常に優れた効果を発揮することができます。提案されたGPUアクセラレーションデコーダーは、オフラインおよびオンラインの両方の状況でCTCモデルのための最速のビーム探索デコーダーです。なぜなら、スループットが向上し、レイテンシが低下し、先進的な機能をサポートするからです。デコーダーをPythonベースの機械学習フレームワークと統合するために、研究チームはGitHubで事前構築されたDLPackベースのPythonバインディングを提供しています。この作業により、提案されたソリューションをPython開発者とMLフレームワークにとって使いやすく、アクセスしやすくすることができます。カーネルウェーブフィールドトランスデューサーデコーダーはC++とPythonのライブラリであり、コードリポジトリはhttps://github.com/nvidia-riva/riva-asrlib-decoderからアクセスできます。

MetaがEmuビデオとEmu編集を発表：テキストからビデオ生成と精密画像編集の先駆的な進化

急速に進化する生成AIの分野では、効率的で高品質なビデオ生成モデルや正確で多目的な画像編集ツールの実現に向けて課題が残されています。従来の方法では、モデルの複雑な連鎖や過剰な修正への支援が必要となることが多く、その有効性が制限されています。メタAIの研究者は、これらの課題に対処するために、2つの画期的な進展である「Emu Video」と「Emu Edit」を紹介しています。この2つの画期的な進展により、高品質なビデオ生成の新たな基準が設定され、以前の研究を上回る成果が出ています。現在のテキストからビデオを生成する手法では、多数のモデルの連鎖を必要とし、膨大な計算リソースを要求します。Emu Videoは、基礎となるEmuモデルを拡張したもので、プロセスを効率化するための因子分解手法を導入しています。これにより、テキストのプロンプトに基づいた画像生成、およびテキストと生成された画像に基づいたビデオ生成が行われます。この手法の簡易性により、わずか2つの拡散モデルだけで高品質のビデオ生成が実現され、以前の研究を凌駕しています。一方、従来の画像編集ツールは、ユーザーが正確な制御ができるように改良される必要があります。 Emu Editは、領域ベースの編集やフリーフォームの編集など、さまざまな画像編集タスクを処理するマルチタスクの画像編集モデルです。また、検出やセグメンテーションといった重要なコンピュータビジョンのタスクも同時に処理します。 Emu Videoの因子分解アプローチはトレーニングを効率化し、印象的な結果をもたらします。たった2つの拡散モデルで512×512の4秒間のビデオを毎秒16フレーム生成することは、大きな進歩です。ヒューマン評価では、Emu Videoが以前の研究に優れているとの一貫した評価がされ、ビデオの品質とテキストの指示への忠実度の両方で優れた性能を発揮しています。さらに、このモデルはユーザー提供の画像をアニメーション化する能力も備えており、この領域で新たな基準を設定しています。 Emu Editのアーキテクチャは、マルチタスク学習に最適化されており、さまざまな画像編集タスクに適応性を示しています。学習されたタスク埋め込みの導入により、編集の指示の実行において精密な制御が可能となっています。Few-shotの適応実験では、Emu Editが新しいタスクに素早く適応できることが示されており、限られたラベル付きの例や計算リソースのある状況で有利です。Emu Editとともにリリースされたベンチマークデータセットにより、命令の忠実度と画像の品質で優れたモデルとして位置づけられています。結論として、Emu VideoとEmu Editは生成AIの革新的な飛躍を表しています。これらのイノベーションは、テキストからビデオを生成する方法と命令に基づいた画像編集の課題に取り組み、合理化されたプロセス、優れた品質、および前例のない適応性を提供しています。魅力的な動画を作成するから正確な画像編集を実現するまで、これらの進歩が創造的な表現に与える深い影響を強調しています。ユーザー提供の画像をアニメーション化したり、複雑な画像編集を実行したりすることで、Emu VideoとEmu Editはユーザーが新たに制御と創造性を持って自己表現するためのエキサイティングな可能性を開放します。 EMU Videoの論文：https://emu-video.metademolab.com/assets/emu_video.pdf EMU Editの論文：https://emu-edit.metademolab.com/assets/emu_edit.pdf…

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