複数の画像やテキストの解釈 Applications - Section 10

テンセントの研究者が「FaceStudio」を発表：アイデンティティ保持を重視したテキストから画像生成の革新的な人工知能アプローチ

テキストから画像への拡散モデルは、人工知能の研究分野で興味深い領域です。これらのモデルは、拡散モデルを利用して、テキ...

香港大学和阿里巴巴集团的AI研究揭示了“LivePhoto”：文本控制的视频动画和动作强度定制的重大突破

香港大学、阿里巴巴集团、蚂蚁集团的研究人员开发了LivePhoto，以解决当前文本到视频生成研究中对时间运动的忽视问题。LivePh...

AI研究でα-CLIPが公開されました ターゲテッドアテンションと強化された制御によるマルチモーダル画像分析の向上

さらなる焦点化と制御された画像理解および編集のために、どのようにCLIPを改善できるでしょうか？上海交通大学、復旦大学、...

MITとETH Zurichの研究者たちが、動的なセパレータの選択を通じて、拡張された混合整数線形計画法（MILP）の解決を目的とした機械学習技術を開発しました

複雑な最適化問題に効率的に取り組むことは、グローバルパッケージルーティングから電力グリッド管理まで、持続的な課題です...

このGoogleとUC BerkeleyのAI論文は、NeRFillerを紹介します：2Dインペインティング拡散モデルを使用して3Dシーン再構築を革新する人工知能アプローチ

3Dキャプチャの欠けた部分を効果的に補完する方法はありますか？Google ResearchとUC Berkeleyの研究論文では、「NeRFiller」...

AI2とワシントン大学の研究者が、LLMsの表面的な性質を明らかにし、チューニングフリーの新しい方法であるURIALを紹介した

ラージランゲージモデル（LLMs）は、人工知能（AI）やディープラーニングの分野での最近の革新です。GPT、PaLM、LLaMaなどの...

最近の人類学的研究によれば、クロード2.1の戦略的な促進を通じて、プロンプトに単一の追加をすることで、LLMsの記憶容量を70％増加させることができると報告されました

以下のHTMLコードを日本語に翻訳します（HTMLコードは結果に含めます）： この研究は、Claude 2.1の機能における固有の課題に...

MITとFAIR Metaの研究者は、「組織化された条件つき画像生成 (Representation-Conditioned Image Generation; RCG)：クラス非依存の画像生成における画期的なAIフレームワーク」を発表しました

人の注釈に頼らずに高品質な画像を生成する方法はありますか？MIT CSAILとFAIR Metaのこの論文では、人の注釈に頼らずに高品...

イリノイ大学の研究者は、コードのための完全なオープンソース大規模言語モデル（LLM）のシリーズであるマジコーダを紹介しました

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校と清華大学の研究者チームは、オープンソースのコードスニペットからの低バイアスと高...

ビデオスワップに会おう：対話型意味ポイント対応でビデオの被写体交換をカスタマイズする人工知能フレームワーク

最近、ビデオ編集において人工知能（AI）を使った編集が進化しています。今回はその中でも特に有望な分野として、拡散ベース...

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