複数の画像やテキストの解釈 Computer Vision - Section 41
Google DeepMindは、NaViTという新しいViTモデルを導入しましたこのモデルは、トレーニング中にシーケンスパッキングを使用して、任意の解像度やアスペクト比の入力を処理します
ビジョントランスフォーマ(ViT)は、そのシンプルさ、柔軟性、スケーラビリティのために、畳み込みベースのニューラルネット...
「いや、いや、そこには置かないで!このAIメソッドは拡散モデルを使って連続的なレイアウト編集が可能です」
この時点で、テキストから画像への変換モデルは誰もが馴染んでいます。昨年の安定した拡散のリリースと共に登場し、それ以来...
「セマンティック-SAMに会ってください:ユーザーの入力に基づいて任意の粒度でオブジェクトをセグメント化および認識する、万能な画像セグメンテーションモデル」
人工知能は近年大きく進化しています。現在の開発である大規模言語モデルの導入により、その人間をまねた驚くべき能力が注目...
「DISCOに会おう:人間のダンス生成のための革新的なAI技術」
生成AIは、コンピュータビジョンのコミュニティで大きな関心を集めています。テキストに基づく画像およびビデオ合成の最近の...
GoogleのAI研究者がPic2Wordを紹介:ゼロショット合成画像検索(ZS-CIR)への新しいアプローチ
画像検索は、正確に表現しようとすると複雑なプロセスです。多くの研究者が、与えられた実際の画像からの最小の損失を確保す...
「3Dで動作する魔法の筆:Blended-NeRFはニューラル放射場におけるゼロショットオブジェクト生成を行うAIモデルです」
ここ数年は、さまざまな分野でユーレカの瞬間が続いています。私たちは、革新的な手法が登場し、巨大な進歩がもたらされるの...
「GoogleのDeblur AI:画像をシャープにする」
「私たちの常に進化するデジタル時代において、写真を通じて瞬間を捉えて共有することが私たちの生活の重要な一部となった中...
「GoogleのDeblur AI:画像を鮮明にする」
私たちの絶え間なく進化するデジタル時代において、写真を通じて瞬間を捉え、共有することが私たちの生活の一部となっている...
Googleと一緒にジェネレーティブAIを学ぶ
「Googleの10の無料コースでGenerative AIを学びましょう拡散モデル、エンコーダ・デコーダアーキテクチャ、アテンションメカ...
「Googleと一緒にジェネレーティブAIを学びましょう」
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