複数の画像やテキストの解釈 AI Shorts - Section 52
中国の新しいAI研究は、ハードウェアラスタライゼーションをサポートし、前例のないレンダリング速度を実現する4Dポイントクラウド表現である4K4Dを提案しています
Dynamic view synthesisは、キャプチャされたビデオから動的な3Dシーンを再構築し、没入型の仮想再生を作成するプロセスです...
「MatFormerをご紹介します:プラットフォーム間で柔軟なモデル展開を可能にする、汎用なネストされたTransformerアーキテクチャ」
Transformerモデルは、強力なマルチアクセラレータクラスタから個々のモバイルデバイスまで、さまざまなアプリケーションで使...
ジェネラティブ人工知能を解明:拡散モデルと視覚コンピューティングの進化についての詳細な解説
コンピュータグラフィックスおよび3Dコンピュータビジョングループは、コンピュータ生成の視覚を組み合わせたり、写真からシ...
SalesForce AIはCodeChainを導入:代表的なサブモジュールによる自己改訂の連鎖を通じたモジュラーコード生成のための革新的な人工知能フレームワーク
“`html 人工知能の研究における重要な目標の一つは、困難な問題に対処するための有用なコンピュータプログラムを提供で...
ドイツの研究チームがDeepMBを開発しました MSOTを介して高品質でリアルタイムなオプトアコースティックイメージングを提供するディープラーニングフレームワーク
医療画像処理において、高品質な画像を素早く取得することは、多波長オプトアコースティックトモグラフィー(MSOT)の臨床的...
材料研究を革新するための機械学習の活用
素材科学の領域では、研究者は原子スケールで物質の複雑な振る舞いを解明するという大きな課題に直面しています。イネラステ...
CMUの研究者がMultiModal Graph Learning(MMGL)を導入「複数の多様な隣接情報から関係構造を持つ情報を抽出するための新たなAIフレームワーク」としています
多モーダルグラフ学習は、機械学習、グラフ理論、およびデータフュージョンの概念を組み合わせた多様なデータソースとその相...
KAISTの研究者らが「SyncDiffusion」を提案:知覚的な類似度の損失関数から勾配降下法を使って複数の拡散を同期させるためのプラグアンドプレイモジュールです
最近の研究論文では、KAISTの研究者チームが、事前学習済みの拡散モデルを使用して、パノラマ画像の生成を向上させる画期的な...
「PythonデータサイエンスのJupyterノートブックの6つの魔法的なコマンド」
“`html Pythonベースのデータサイエンスプロジェクトでは、Jupyter Notebooksの利用が広く行われています。これらのイ...
『ScaleCrafterを知る:事前学習済みの拡散モデルによる超高解像度画像合成の解放』
画像合成技術の開発は、近年著しい上昇を経験し、学術界や産業界から大きな関心を集めています。テキストから画像を生成する...
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