複数の画像やテキストの解釈 AI Shorts - Section 14

「DreamSyncに会ってください：画像理解モデルからのフィードバックを用いてテキストから画像の合成を改良する新しい人工知能フレームワーク」

カリフォルニア大学南部、ワシントン大学、バール・イラム大学、およびGoogle Researchの研究者は、人間の注釈、モデルアーキ...

Google AIとテルアビブ大学の研究者は、テキストから画像への拡散モデルと専門のレンズジオメトリを組み合わせた人工知能フレームワークを提案しています画像のレンダリングに関して、これは画期的なものです

画像生成の最近の進歩は、大規模な拡散モデルを利用した、テキストと画像データのペアで訓練されたもので、多様な条件付け手...

このQualcomm AI ResearchのAIペーパーは、EDGIを公開しました：先進的なモデルベースの強化学習と効率的な計画のための画期的な不変拡散器

あらゆるところに対称性があります。物理学の普遍的な原則は、空間と時間の両方において成り立ちます。空間座標が変換、回転...

「MMMUと出会おう：専門家レベルのマルチモーダルなチャレンジに向けたAIベンチマークで人工知能の一般的な発展への道筋をつける」

マルチモーダルプリトレーニングの進歩は、LXMERT、UNITER、VinVL、Oscar、VilBert、VLPなどのモデルに示されるように、さま...

「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

“`html GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIによるコーディングアシスタントです。開発者が効率的に...

関係データベースとその応用についての深い探求

今日では、さまざまな頻繁に関連のないカテゴリに膨大な量のデータを記憶する必要性が、高い効率のデータベースの重要な意義...

スタビリティAIがアドバーサリアルディフュージョンディスティレーション（ADD）を導入します：最小限のステップでの高精度、リアルタイムイメージ合成の画期的な手法

生成モデリングにおいて、拡散モデル（DM）は、高品質な画像とビデオの合成を進めるための重要な役割を果たしています。拡張...

「Google DeepMind ResearchはSODAを紹介しました：表現学習のために設計された自己教師付き拡散モデル」

Google DeepMindの研究者は、画像を効率的な潜在表現にエンコードする問題に取り組むAIモデル「SODA」を開発しました。SODAに...

「UCバークレーの研究者たちは、スターリング-7Bを発表しました：AIフィードバックからの強化学習でトレーニングされたオープンな大規模言語モデル（LLM）です（RLAIF）」

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理タスクのための人工知能モデルです。これらのモデルは膨大なデータセットでトレーニ...

北京大学とマイクロソフトの研究者がCOLEを紹介：シンプルな意図プロンプトを高品質なグラフィックデザインに変換する効果的な階層生成フレームワーク

最近の品質の顕著な向上により、自然な写真制作はプロの写真と同等になりました。この進歩は、DALL·E3、SDXL、およびImagenな...

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