打开语言模型“黑箱”!Google DeepMind 发布一套可视化工具Gemma...
GoogleDeepMind团队训练并发布了GemmaScope,这是一套在Gemma2模型上训练的稀疏自编码器。它通过编码器和解码器对语言模型的激活进行分解和重构,以期揭示出那些有意义的特征。GemmaScope采用了一种创新的JumpReLUSAEs,它通过一个移位的Heaviside阶跃函数作为门控机制,控制激活,使模型的潜在特征数量得到有效控制。这种...
谷歌开发实时语音转换系统StreamVC 不改变语调情况下改变音色
StreamVC的设计灵感来源于Soft-VC和SoundStream。它使用HuBERT模型提取的离散语音单元作为内容编码器网络的预测目标。内容编码器和解码器的架构以及训练策略都采用了SoundStream神经音频编解码器的设计,以实现高质量的因果音频合成。StreamVC在多个基准测试中与现有技术进行了比较,包括自然度、可理解性、说话者相似度和音高...
AI视野:阿里云开源Qwen-72B大模型;Meta推三项新AI项目
AiBase提要:??模型介绍:DeepMind发布SODA,一种自监督扩散模型,利用图像编码器和去噪解码器实现无监督学习,捕获视觉语义。??强大生成能力:SODA展示在多个数据集上的强大表示和生成能力,包括线性探测分类、图像重建、新视角合成等实验。??潜在应用:该模型不仅在图像生成方面表现出色,还能学习强大的语义...
Adobe 发布 VideoGigaGAN 超分辨率视频模型
抗锯齿处理:通过在编码器的下采样层中引入抗锯齿模块,有效抑制视频中的锯齿状伪影,改善视觉效果。细节补偿:通过直接将高频特征通过跳跃连接传输到解码器层,以补偿在模糊处理过程中丢失的细节。通过以上技术原理,VideoGigaGAN能够在视频超分辨率处理中实现高质量的细节丰富的输出,并保持时域一致性。VideoGigaGAN具有...
netty系列之:netty中的核心编码器base64
netty中提供了对Base64的编码和解码器,分别是Base64Encoder和Base64Decoder,先来看下Base64编码解码器的基本使用:ChannelPipelinepipeline=...;//Decoderspipeline.addLast("frameDecoder",newDelimiterBasedFrameDecoder(80,Delimiters.nulDelimiter()));...
使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本...
我们可以使用Huggingface的EncoderDecoderModel对象来混合和匹配不同的预训练模型(www.e993.com)2024年9月8日。它将通过调用.from_encoder_decoder_pretrained()方法指定编码器/解码器模型来处理添加所需的连接和权重。在下面的示例中,我们使用BERTbase作为编码器和解码器。
Transformer再胜Diffusion!谷歌发布新一代文本-图像生成模型Muse...
给定一个输入的文本标题,将其传递给冻结参数的T5-XXL编码器,可以得到一个4096维的语言嵌入向量,然后将这些向量线性地投射到Transformer模型(base和超分辨率)的hiddensize维度上。2.使用VQGAN进行SemanticTokenizationVQGAN模型由一个编码器和一个解码器组成,其中的量化层(quantizationlayer)将输入图像映射成来自一...
兵临城下丨Webshell管理工具流量检测研究|字符串|ini|eval|密钥|...
在自定义编码器中可以将加密的函数名隐去,分区传递,加入干扰字符等。(1)自定义的base64编码:在编码的同时也可以改变包的格式,使用multipart发包进行混淆,很多waf出于对业务性能影响,一般会把multipart/form-data这种多用来上传文件的传输方式检测关闭掉。不然攻击者一直给你发大文件,一直损耗WAF的性能,拖垮业务。
单块GPU实现4K分辨率每秒30帧,华盛顿大学实时视频抠图再升级,毛发...
该方法的base网络是一个受DeepLabV3和DeepLabV3+启发的全卷积编码器-解码器网络,包含三个主要模块:骨干网络、ASPP和解码器。研究者采用ResNet-50作为编码器骨干网络,它可以被替换为ResNet-101和MobileNetV2以实现速度和质量之间的权衡。和DeepLabV3方法一样,该方法在骨干网络之后采用...
AAAI 2020 提前看 | 三篇论文解读问答系统最新研究进展
首先,使用条件变分自动编码器(VAE)对整个问题进行约束建模,之后,再对每个短语的内部结构进行建模。在内部建模过程中引入了三步解码过程:先隐式类型(type)建模,然后显式实体(entity)建模,最后是短语解码。(1)CVAE生成器的整体结构见图8。本文使用经典的CAVE框架[7]用于生成对话,该框架将生成过程看作是一...