博视像元申请一种线激光3D轮廓测量仪消除多重反射的方法及系统...

专利摘要显示,本发明公开一种线激光3D轮廓测量仪消除多重反射的方法及系统,涉及3D轮廓测量技术领域,包括:通过3D轮廓测量仪采集带有激光线的被测物体的单帧图像;基于中心点提取函数获取图像中激光线的中心点数据;将中心点数据带入连续性判断算法,并给定算法起点;从给定的起点开始,遍历当前队列的中心点数据并计算当前点...

Nature封面:“揭穿”一切!Google DeepMind为AI大模型添加了“隐形...

SynthID-Text的创新在于引入随机种子生成器和多层次的水印函数,在每次生成token时,随机种子会传递给多个水印函数,通过锦标赛的方式选出符合水印要求的最高分词嵌入文本。这种方法确保了生成的文本具备水印特征,同时不会显著影响文本流畅性和多样性。在LLM生成文本时,SynthID-Text的嵌入技术分为三个关键步骤:随...

想象技术申请图形渲染中的可学习图像变换训练方法专利,提供图形...

该训练方法包括:接收输入图像和目标图像;将每个着色器应用于输入图像以获得候选帧;以及在参数化鉴别器处计算候选帧的特征与目标图像之间的相似性指示。根据该指示,该方法还包括对鉴别器和一个或多个参数化数学函数的参数进行的参数更新步骤,其中该参数更新步骤被配置成从参数化数学函数中导出参数。

搞定图像+文本+视频大一统!智源发布多模态世界模型Emu3:

为便于训练,采用了张量并行(TP)、上下文并行(CP)和数据并行(DP)相结合的方法。同时将文本和图像数据打包成最大上下文长度,以充分利用计算资源,同时需要确保在打包过程中不会分割完整的图像。预训练过程分为两个阶段,第一阶段不使用视频数据,训练从零开始,文本和图像数据的上下文长度为5,120;在第二阶段,引入视频数...

新能源交通工具普及,电动摩托车的性能表现如何?

采用了像旋转、翻转、平移这类的数据增强方法，目的是扩充数据集，同时降低模型对数据的过拟合情况。本研究利用卷积神经网络（CNN）来给摩托车图像分类，CNN在深度学习领域属于很常用的神经网络之一啦，它凭借卷积和池化这类操作，能很有效地提取出图像的特征，进而实现图像分类呢。把数据集分成训练集、验证集和测试集...

《储能科学与技术》推荐|深势科技:AI for Science时代下的电池...

当前电池设计研发面临诸多挑战,包括研发周期延长、成本增加以及创新难度加大(www.e993.com)2024年10月30日。传统电池研发方法依赖于实验试错,从新材料开发、化学体系整合、电芯样品设计制造测试到大规模量产整个过程,传统方法不仅需要数十年的研发耗时,还需要巨额的资金投入。尽管“传统计算模拟”方法在电池研发中起到了辅助作用,但其在计算效率和精度之...

图灵奖得主 Yann LeCun 万字演讲:今天的 AI 比猫还笨,自曝早已...

语言模型是这一点的特例,其中架构的设计方式是为了预测一个项、一个token或一个单词时,只能查看其左侧的其他token。它不能查看未来。如果你正确训练一个系统,给它展示文本,并要求它预测文本中的下一个单词或下一个token,那么你可以使用该系统来预测下一个单词。然后你将那个下一个单词加入输入中,再预测第二...

创新的文本编码器TextCraftor 通过奖励函数优化改善图片质量

TextCraftor通过使用奖励函数(例如,美学模型或文本图像对齐评估模型)以可微分的方式改进文本编码器。这种方法允许在训练过程中生成图像,并通过最大化奖励分数来优化文本编码器的权重。TextCraftor还展示了如何通过不同奖励函数的插值来控制生成图像的风格,从而实现更多样化和可控的图像生成。

何恺明“被拒”缺席、语言模型大行其道,今年的CVPR,彻底变了?

摘要:我们提出了一种对场景运动进行图像空间先验建模的方法。我们的先验是从一组从现实视频序列中提取的运动轨迹中学习的,这些视频展示了诸如树木、花朵、蜡烛和衣物在风中摇曳的自然振荡动态。我们在频谱域内将密集的长期运动建模为频谱体积,我们发现这些体积非常适合使用扩散模型进行预测。给定一张单一图像,我们训练的模...

OpenAI新开放了这些好用的API功能

如果本地有一个图像或一组图像,则可以以base64编码格式将它们传递给模型。这种方式识别图片的时间很久,图片编码后的字符很长,建议使用URL的方式。请求用到的还是/v1/chat/completions接口。client=OpenAI(api_key=api_key)defrecognize_encode_image():...