ECCV 2024 | 探索离散Token视觉生成中的自适应推理策略

以FID作为奖励函数的图像生成效果(FID=2.56)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...

必知!5大AI生成模型

Transformer模型在自然语言处理领域的应用可谓广泛,涵盖机器翻译、文本分类、文本生成等诸多方面。此外,Transformer模型还在图像识别、语音识别等领域大放异彩。Python示例代码(简化版):importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#该示例仅用于说明Transformer的基本结构和原理。实际的Transformer模型(如GPT或BERT)...

...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...

图6是在原始图片基础上标注的效果图,从图中可以看出,本研究使用的模型能够准确识别出图片中的黑斑和火点,这种效果图和红外线成像有着本质的区别,红外线成像是基于传感器的效果图,传感器有效距离短,且对传感装置有着较高要求,而基于图像的方法,能为监管者提供更远的距离,而且图像记录的信息远多于红外传感装置,为“...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

我们特别强调扩散模型在以下领域的广泛应用,特别是强调条件扩散模型用于控制样本生成。3.1视觉和音频生成扩散模型在图像和音频生成任务中实现了最先进的性能[7-22],并且是图像和音频合成系统的基本构建块,例如DALL-E[66]、稳定扩散[101]和Diffwave[11]。扩散模型的性能被评估为高保真样本生成,并允许多功能的指导...

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有潜力用于优化网络资源分配,例如传输功率、带宽等。此外,LLM还能提供优化决策的解释性,有助于网络管理和理解系统行为。4.LLM增强的电信领域机器学习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。5.LLM的实际应用实际应用中...

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!

MSRA:视觉生成六大技术问题

2、利用已有的生成模型衡量指标,如FID等。这类方法有两个问题,第一,FID等指标自身的bias,比如FID假设图像抽取特征后的分布满足高斯分布,这会带来系统误差。第二,该指标一般用于衡量生成数据分布和目标分布之间的差异,这在in-the-wild场景下和人类偏好可能会有差异。

AI日报:SD 3宣布开源;中文语音AIChatTTS官网上线;Veo支持单图生成...

??多说话人支持和大规模训练数据应用详情链接:httpschattts/8、ControlNet作者推新项目Omost一句话变构图小作文Omost是一个革新性的图像生成项目,通过简单的提示词就能生成详细且准确的图像,极大地简化了图像描述的过程。用户只需输入简单提示词,即可获得高质量、符合预期的图像。同时,Omost具有自动...

手把手教你用Spring Boot搭建AI原生应用

通过SpringAI，可以在SpringBoot项目中轻松地使用大模型的FunctionCalling功能，向Spring容器中注册一系列自定义Java函数，并让大模型智能地选择需要调用哪些函数，以及让大模型自动生成调用函数的入参（一个Json对象），从而将大模型功能与外部工具和API连接起来。大语言模型经过训练，可以检测何时应该调用...

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。