最新!何恺明团队发布:打破自回归图像生成瓶颈,告别矢量量化

何凯明团队将扩散过程中的损失函数引入到自回归图像生成过程,引入了扩散损失(DiffusionLoss)。自回归模型学习不同token间的关联性,而扩散过程通过损失函数学习单个token的概率分布。具体来讲,自回归模型会根据前面的token预测一个向量z作为小型去噪网络(如MLP)的条件,通过损失函数不断学习连续值x的潜在分布并从中采样。

VIVO申请模型训练方法、图像生成方法、装置及电子设备专利,该专利...

专利摘要显示,本申请公开了一种模型训练方法、图像生成方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域。该方法包括:获取红外图像样本和红外图像样本对应的真实彩色图像样本;将红外图像样本输入第一训练模型,输出第一彩色预测图像;基于红外图像样本、真实彩色图像样本以及第一彩色预测图像,计算第一对抗损失函数和复合损...

...ChatGPT+DALL-E 3王炸组合,读懂梗图刷爆榜单,代码复现数学函数

从而在保持最终视觉Token数目不变的情况下去提升对高清图像的响应,保证了在大语言模型(LLM)中对于高清图像的高效编码。值得一提的是,由于高分辨率分支卷积网络的使用,可以根据需要对图像所需的分辨率自适应调整,能够遇强则强。对于图像的生成部分,Mini-Gemini借助了SDXL,使用LLM推理后所生成的文本链接两个模型,类似...

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...

6、DeepMind视频生成模型Veo支持从单个参考图像生成视频片段GoogleDeepMind的Veo模型是一项创新的视频生成模型,可以根据单个参考图像生成视频剪辑,并通过文本提示调整视觉风格。该模型为创意产业和视频制作领域带来新可能性,但也提醒用户注意不要分散注意力。AiBase提要:??Veo模型支持从单个参考图像生成视频片段,...

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。

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作为黑箱优化器,不依赖于目标函数的结构信息,直接通过多轮迭代生成最优解决方案(www.e993.com)2024年11月6日。这在应对6G网络中的复杂问题时尤为关键,如基站功率控制等问题,能够有效简化优化模型的构建过程。3.凸优化辅助凸优化是通信网络中广泛应用的一种技术,但其通常需要专业的建模与问题转化。LLM通过自动化问题建模和求解器的结合,能够...

...人类生存的秘密武器;实时可穿戴的情绪识别技术;用扩散模型生成...

主要变更包括英语语言/翻译文件、图像生成样式图像、工作区设置等。特别值得注意的是,DALL·E3引入了67种新的图像风格,如35毫米胶片、抽象、动漫等,并增加了对图像更细致的控制功能,例如调整提示精度、选择风格、设定长宽比等。此外,ChatGPT将新增一个文本朗读功能,用户能够将文本直接转换为语音朗读。同时,正在测试...

图像识别基础知识-视觉模型的门户

光学字符识别(OCR):识别图像中的文字和数字,并将它们转换成机器可读的文本。图像分割(ImageSegmentation):将一张图像分割成若干小块(分段),以更细致地理解图像。这个过程会产生一个图像掩膜,标示出每一个识别类别的具体边界和形状。物体跟踪(ObjectTracking):追踪视频中移动物体的位置变化。

寒武纪-AI解决方案面试7道|含解析

U-Net的关键特征是跳跃连接,这有助于保持低层次特征的信息,避免在信息流失的情况下提高特征的抽象层次。最终的输出是一个与输入图像同样大小的分割图。问题2、介绍GAN,损失函数GAN是一种深度学习框架,由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是生成尽可能真实的样本,而判别器的目...

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...