複数の画像やテキストの解釈 AI Paper Summary - Section 2
「トランスフォーマーは長い入力をどのように扱うのか?CMUとGoogleの研究者が新しいアプローチを発表(FIRE):相対位置エンコーディングのための機能的補間」
Transformerベースの言語モデルは、近年、自然言語処理(NLP)の領域を引き上げてきました。人間らしいテキストを理解し生成...
GoogleとJohns Hopkins Universityの研究者は、テキストから画像生成のためのより速く効率的な蒸留方法を明らかにします:拡散モデルの制限を克服する
高品質で多様な効果を生み出すことにより、大規模データで訓練されたテキストから画像への変換モデルは、生成タスクを大幅に...
「FC-CLIPによる全局セグメンテーションの革新:統一された単一段階人工知能AIフレームワーク」
イメージセグメンテーションは、画像を意味のある部分や領域に分割する基本的なコンピュータビジョンのタスクです。 それは、...
「ハリウッドの自宅:DragNUWAは、制御可能なビデオ生成を実現できるAIモデルです」
生成AIは、大規模な拡散モデルの成功的なリリースにより、過去2年間で大きな飛躍を遂げました。これらのモデルは、リアルな画...
「画像の匿名化はコンピュータビジョンのパフォーマンスにどのような影響を与えるのか? 伝統的な匿名化技術とリアルな匿名化技術の比較」
画像匿名化は、識別可能な特徴をぼかすことにより、個人のプライバシーを保護するために視覚データを変更することを指します...
「LLaMaをポケットに収めるトリック:LLMの効率とパフォーマンスを結ぶAIメソッド、OmniQuantに出会おう」
大型言語モデル(LLM)は、機械翻訳、テキスト要約、質問応答など、さまざまな自然言語処理タスクで印象的なパフォーマンスを...
「画像の補完の進展:この新しいAI補完による2Dと3Dの操作のギャップを埋めるニューラル放射場」
コンテンツ作成において、画像の操作には持続的な関心があります。最も広く研究されている操作の1つは、オブジェクトの削除と...
「見えないものを拡大する:この人工知能AIの手法は、3Dで微妙な動きを可視化するためにNeRFを使用します」
私たちは、身体の微妙な動きから地球の大規模な動きまで、動きに満ちた世界に生きています。しかし、これらの動きの多くは肉...
「今日、何を見たと思う?このAIモデルは、あなたの脳の信号を解読して、あなたが見たものを再構築するんだよ」
脳 。人体の最も魅力的な器官です。それがどのように機能するかを理解することが、生命の秘密を解き明かす鍵です。私たちはど...
「BLIVAと出会ってください:テキスト豊かなビジュアル質問をより良く扱うためのマルチモーダルな大規模言語モデル」
最近、大規模言語モデル(LLMs)は、自然言語理解の分野で重要な役割を果たしており、ゼロショットやフューショットのシナリ...
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