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人工智能内容生成领域取得了飞速的发展,尤其是在文本到图像模型方面,为生成高质量、多样性和创意丰富的AI生成内容开辟了新时代。与这些先进的文本到图像模型进行有效的自然语言交流一直是一个重要挑战,因为这需要用户具备对提示工程的专业知识。这些功能使Mini-DALLE3成为一个强大的文本到图像工具,提供了丰富的创作和交互体验。
文本到图像模型的快速发展为人工内容生成带来了革命性的变化,这些模型在不到两年的时间内就能够生成高质量、多样性和创造性的图像。大多数现有的T2I模型存在一个问题,它们难以有效地与自然语言进行交流,通常需要复杂的提示调整和特定的词语组合。文章的研究对于促进人机交互和改进图像生成质量具有潜在的重要意义。
图像边缘是指图像中周围像素灰度的阶跃变化,这是图像的最基本特征并且通常携带图像中最重要的信息。边缘检测是一种基于边界的分割方法,用于从图像中提取重要信息,在计算机视觉、图像分析等应用中发挥着重要作用,为人们描述或识别目标和解释图像提供了有价值的特征参数,特别是特征提取也是图像分割、目标检测和识别的基础。边缘检测在图像特征提取、特征�
作为市面上最强大的深度学习笔记本,其不仅具有时尚的外观,还支持 Linux 操作系统与 Lambda 的深度学习软件...具体硬件规格包括支持 165 Hz 高刷新率的 15.6 英寸屏幕(分辨率 2560×1440),英特尔酷睿 i7-11800 八核处理器(基础 2.3 GHz / 睿频 4.6 GHz),带有 16GB 显存的 RTX 3080 Max-Q 独显......
自2012年AlexNet开启的深度学习革命已经过去了12年。我们也进入了大模型的时代。虽然现在有了高级框架,但在它们无法轻松实现极致性能时,仍然需要回到最底层,亲自编写CUDA/C代码。
SCEPTER是一个开源代码库,致力于生成式模型的训练、调优和推理,涵盖图像生成、迁移、编辑等一系列下游任务。它整合了社区主流实现以及阿里巴巴通逸实验室自研方法,为生成式领域的研究人员和从业者提供全面、通用的工具集。要了解更多关于SCEPTER的信息以及开始体验其强大功能,请访问官方网站:SCEPTER官网。
字节跳动AI研究团队最近推出了一项名为StemGen的音乐生成项目,该项目采用了一种创新的深度学习方法,旨在让模型能够模仿现有音乐中的模式和结构,并以一种非常前卫的方式回应音乐背景。与常用的深度学习技术不同,StemGen采用了一种非自回归、基于Transformer的模型,强调对音乐背景的听取和响应不是依赖于抽象的条件。通过MeanOpinionScore测试确认了该模型生成逼真音乐结果的能力。
注意力很有用,但计算成本很高。一旦训练完成,通过一些微调计算,您可以减少SRF注意力并消除对序列长度的依赖,从大大加快速度。它可以帮助研究人员和开发者更高效地构建和训练深度学习模型,提高模型的性能和效率。
来自加州伯克利分校、圣克鲁斯分校以及慕尼黑工业大学的研究人员发表论文,阐述了一种崭新的模型,将深度学习引入地震预测领域。该模型被命名为RECAST,相比自1988年问世以来改进有限的当前标准模型ETAS,RECAST可利用更大的数据集,提供更高的灵活性。你会看到它朝着正确的方向发展。
Google旗下的人工智能子公司DeepMind发布的一项研究表明,大型语言模型除了在文本数据处理方面表现出色之外具备出色的图像和音频数据压缩能力。这一发现为重新审视LLMs的潜力提供了新的角度。这表明LLMs的性能与数据集的大小有关,压缩率可以作为评估模型对数据集信息学习的指标。
★深度学习、机器学习、生成式AI、深度神经网络、抽象学习、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模态大模型、视觉大模型、TensorFlow、PyTorch、Batchnorm、Scale、Crop算子、L40S、A100、H100、A800、H800随着生成式AI应用的迅猛发展,我们正处在前所未有的大爆发时代。四、性价比较根据SuperMicro的数据,L40S在性价比上相较于A100具有优势,为希望部署高效且具有竞争力的生成式人工智能解决方案的用户提供更多选择。在模型分发和运行过程中,提供全面的账号认证和日志审计功能,全方位保障模型和数据的安全性。
JoJoGAN是一个深度学习模型,该模型可以将普通的面部图像转化为艺术化的作品,无需专业艺术家或设计师的干预。这项技术可用于各种应用领域,包括艺术创作、虚拟角色设计、社交媒体滤镜和广告营销。它的技术细节和使用指南在文章中都得到了详细介绍,为感兴趣的用户提供了宝贵的资源。
web-ai是一个开源的TypeScript库,使开发者可以直接在浏览器或Node.js中运行现代深度学习模型。它提供了一种无需复杂服务器端基础设施或依赖第三方API的方式,将AI能力集成到Web应用程序中。它让开发者可以在不受基础设施问题困扰的情况下进行AI实验。
由于天气预报对全世界人类生活的影响,它引起了来自不同研究团体的几位研究人员的兴趣。由于深度学习技术的最新发展、海量天气观测数据的广泛使用以及信息和计算机技术的出现,许多研究都致力于探索大量天气数据集中隐藏的分层模式以进行天气预报。每个模型都有其独特的特点和应用领域,但它们都利用深度学习技术提供了更准确和高效的天气预测能力。
EPL是PAI团队一次面向大规模深度学习分布式自动化训练的探索,EPL希望能够简化深度学习模型从单机训练到分布式开发调试的流程...EPL也支持不同规模的模型,最大完成了 10 万亿规模的M6 模型训练,相比之前发布的大模型GPT-3,M6 实现同等参数规模能耗仅为其1%...阿里云资深技术专家九丰表示,“近些年,随着深度学习的火爆,模型的参数规模飞速增长,同时为训练框架带来更大挑战...
在3月26日-29日于新加坡召开的Black Hat Asia 2019上,来自百度安全对于深度神经网络(DNN)模型算法安全性、Rowhammer新型攻击方法、Meltdown新变种等三大创新性研究报告成功入选。其中,在The Cost of Learning from the Best: How Prior Knowledge Weakens the Security of Deep Neural Networks的议题中,百度安全研究员们分享了在AI时代下机器学习算法安全领域的最新研究与实践。百度安全希望通过这个研究呼吁业内更加迫切的将
近日,斯坦福大学发布了DAWNBenchmark最新成绩,在图像识别(ResNet50-on-ImageNet,93%以上精度)的总训练时间上,华为云ModelArts排名第一,仅需 10 分 28 秒,比第二名提升近44%。成绩证明,华为云ModelArts实现了更低成本、更快速度、更极致的体验。斯坦福大学DAWNBench是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台,相应的排行榜反映了当前全球业界深度学习平台技术的领先性。计算时间和成本是构建深
美国时间2月8日,Kubernetes社区宣布由百度原创开发的开源深度学习框架PaddlePaddle将兼容集群管理系统Kubernetes,使PaddlePaddle成为迄今为止唯一正式支持 Kubernetes的深度学习框架。 此次兼容将使开发者能够便捷地在全球主要云服务以及私有集群 (on-premise clusters) 上做大规模深度学习训练。该项目由百度和CoreOS联合开发,同时CoreOS也是Kubernetes的主要贡献者之一。 开发者通常会将AI项目与Web服务、日志收集、和数据处?