複数の画像やテキストの解釈 AI Shorts - Section 58

プリンストン大学とメタAIの研究者たちは、長い文脈を要約ノードの木に最初に処理する新しい方法、MemWalkerを導入しました

自己注意力を持つTransformerアーキテクチャと、モデルサイズと事前学習データの増加により、大規模言語モデル（LLM）におい...

「DiffPoseTalk（デフポーズトーク）をご紹介：新しい音声対応3Dアニメーション人工知能フレームワーク」

音声による表現アニメーションは、コンピュータグラフィックスと人工知能の交差点で複雑な問題であり、話し言葉の入力に基づ...

「テキストを科学的なベクトルグラフィックスに変換することはできるのか？このAI論文では、AutomaTikZを紹介し、TikZのパワーを説明しています」

テキストから画像の生成の最新の進歩により、直感的な自然言語記述から詳細なグラフィックの作成が可能になりました。Stable ...

「ひとつのAIモデルで全てのオーディオタスクをこなせるのか？UniAudioに出会ってください：新しいユニバーサルオーディオ生成システム」

生成AIの重要な側面の1つは音声生成です。近年、生成AIの人気の高まりにより、音声制作における多様で新興のニーズがますます...

In Japanese 「GTE-tinyに会いましょう：ダウンストリームタスクのためのパワフルなテキスト埋め込み人工知能モデル」(GTE-tiny ni aimashou Daunsutori-mu tasuku no tame no pawafuru na tekisuto umekomi jōchū nō moeru) Note Please keep in mind that this translation is accurate, but it may be adjusted to fit

“` アリババのDAMOアカデミーのGTE-tinyは、軽量で高速なテキスト埋め込みモデルです。BERTフレームワークを使用し、様...

カルテックとETHチューリッヒの研究者が画期的な拡散モデルを導入：最先端のビジュアルタスクと異なるドメインへの適応を実現するためのテキストキャプションの活用

拡散モデルは、テキストから画像の生成を革新し、古典的な機械学習のタスクにおいて新たな可能性を解き放っています。しかし...

メタ AI 研究者たちは、非侵襲的な脳記録から音声知覚のデコーディングを探求するための機械学習モデルを紹介します

脳活動からの音声の解読は、医療や神経科学の分野で長い間の目標であり、侵襲的な装置を用いた研究によって最近進展していま...

シャージャ大学の研究者たちは、アラビア語とその方言を自然言語処理に取り入れるための人工知能ソリューションを開発しました

アラビア語は4億2200万人以上の国民の公用語であり、世界で5番目に広く使用されています。しかし、自然言語処理ではほとんど...

このAI研究では、SMPLer-Xという名前のモデルを提案していますこれは一般的な基礎モデルであり、モノクル入力から3D/4D人体のモーションキャプチャを行います

アニメーション、ゲーム、ファッションの分野は、単眼写真や動画からの表現的な人体の姿勢と形状推定（EHPS）の画期的な分野...

「専門家から汎用アシスタントへ：ビジョンと言語のマルチモーダル基盤モデルの進化についての詳細な探究」

コンピュータビジョンコミュニティはさまざまな課題に直面しています。事前トレーニング時代には、多目的な視覚ツールを紹介...

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