清华大学最新!2万字长文全面解读多模态生成式AI的前世今生!

这一方法为训练更强大的视觉语言预训练(VLP)模型提供了更干净的数据集,并为未来MLLM数据集生成提供了有价值的见解。3)视觉分词器:一种将图像转换为一系列token的简单方法是将每个图像划分为一系列小块,然后通过线性投影将每个小块映射到连续的嵌入中,例如在Fuyu中采用的方法。另一方面,受到语言模型将每...

ECCV 2024 | 探索离散Token视觉生成中的自适应推理策略

以预训练的奖励模型作为奖励函数的图像生成效果(FID=33.1)换句话说,策略网络倾向于“过拟合”这些预先设定的、静态的奖励函数。受到这一现象的启发,我们的核心思路是在策略网络学习的同时,动态更新奖励函数以防止策略网络过拟合,让二者“相互对抗,共同进步”。这种思想自然地让我们联想到生成对抗网络(GAN)的...

...人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆禁烧领域的应用...

大规模数据集(如ImageNet)的可用性以及GPU等硬件的改进使得深度学习模型能够在大规模图像识别任务中取得卓越的性能,包括图像分类、物体检测和图像分割。除此之外,注意力机制(Attention机制,详见图1)的崛起给了图像处理领域带来了第二选择,注意力机制的概念最早也来自图像识别领域,于2015年首次被引入自然语言处理领域。201...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

在指导下生成的最简单的例子是生成某些类别的图像,如猫或狗。这类分类信息被视为条件信号并输入到条件扩散模型中。更详细地说,我们使用由样本对组成的标记数据集来训练条件扩散模型,其中yi是图像xi的标签。训练是为了使用数据集估计条件得分函数,建模x和y之间的对应关系。通过这种方式,条件扩散模型正在学习条件分布P(...

必知!5大AI生成模型

应用场景:图像生成。文本创作。语音识别等多元化领域。Python示例代码(基于PyTorch实现):Pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#判别器classDiscriminator(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(Discriminator,self).__init__()...

大模型引领6G革命!最新综述探索「未来通信方式」:九大方向,覆盖多...

LLM可以通过自动化奖励函数设计等方式增强现有的机器学习算法,如强化学习和多智能体学习,进一步推动电信网络中的智能化管理和优化(www.e993.com)2024年11月6日。5.LLM的实际应用实际应用中的LLM需要克服设备端存储容量有限和低延迟的要求。通过模型压缩和快速推理技术,可以加速LLM在用户设备和边缘网络中的应用。6.模型压缩与快速推理为了适应...

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力...

有了这个输入句子的整数表示,可以使用嵌入层将每个单词转换为向量。为简化演示,我们这里使用3维嵌入,但在实际应用中,嵌入维度通常要大得多(例如,Llama2模型中使用4,096维)。较小的维度有助于直观理解向量而不会使页面充满数字。由于句子包含6个单词,嵌入将生成一个6×3维矩阵。

追问weekly | 过去两周,AI领域有哪些新突破?

通过高级结构化输出和函数调用重塑文本生成与AI应用APEER:一种用于段落相关性排序的新型自动提示工程算法Delphi-2M:基于过去病史预测未来健康的改进型GPT架构穿越迷宫:人工智能如何处理复杂的数据采样基于词典的提示增强金融情绪分析CVPR上的最佳论文:它们很有趣!

自动驾驶自监督端到端技术盘点

在图像中,研究人员通过一种名为Jigsaw(拼图)[7]的方式来构造辅助任务。我们可以将一张图分成9个部分,然后通过预测这几个部分的相对位置来产生损失。比如我们输入这张图中的小猫的眼睛和右耳朵,期待让模型学习到猫的右耳朵是在脸部的右上方的,如果模型能很好的完成这个任务,那么我们就可以认为模型学习到的表征...

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。