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注意的集中程度不同,人们消耗在活动中的心理资源是不一样的。朋友间的聊天,用不着很大的心理努力,注意的集中性低;高手对弈,互不相让,双方全神贯注,注意的集中性就高了。
英伟达与特拉维夫大学的研究人员联手开发了一款名为ConsiStory的文生图模型,旨在解决目前文生图模型在生成内容一致性方面的挑战。ConsiStory采用了一种全新的方法,通过主体驱动自注意力和特征注入等核心模块,实现了图像主体的一致性,无需任何训练或调优。这些功能共同助力ConsiStory成为一款无需训练即可生成连贯图片的文生图模型,为AI图像生成领域带来了新的可能性
多数文生图模型皆使用的是随机采样模式,使得每次生成的图像效果皆不同,在生成连贯的图像方面非常差。想通过AI生成一套图像连环画,即便使用同类的提示词也很难实现。也就是说生成的图像可以相互关注、共享特征,这使得ConsiStory实现了0训练成本,避免了传统方法中需要针对每个主题进行训练的难题。
谷歌研究人员推出了创新性文本生成视频模型——Lumiere。与传统模型不同的是,Lumiere采用了一种时空扩散U-Net架构,可以在单次推理中生成整个视频的所有时间段,能明显增强生成视频的动作连贯性,并大幅度提升时间的一致性。这种整合过程考虑了时间窗口之间的关联性,保证了视频生成的连贯性和视觉一致性。
扩散模型的出现推动了文本生成视频技术的发展,但这类方法的计算成本通常不菲,并且往往难以制作连贯的物体运动视频。为了解决这些问题,来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和VIVOAILab的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架——GPT4Motion。感兴趣的读者可以阅读论文原文,了解更多研究内容。
声明:“本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,作者:Synced,禁止二次转载”。开工上班,各地应该如何做好疫情防护?人工智能技术正在为抗击新冠肺炎疫情的工作提供必要的帮助。2019 新冠肺炎疫情爆发,让人们的出行发生了很大的变化——自 1 月 24 日武汉宣布封城之后,各省市陆续启动重大突发公共卫生事件一级响应以控制人口流动。很多城市都已规定必须佩戴口罩、测量体温才能搭乘公共交通。2 月 10 号返工日之
本文将像各位介绍一种可用性测试方法:卡片分类法。这种方法也是通过收集和分类信息,从中找出有价值的改进方案。
对于分类信息网站,我们常常遇到这样的问题:用户为了能够让自己的信息保持在列表最前,每天都要来到网站,发布一条重复的信息。该类信息普遍发生于招聘、二手等信息有效时间普遍比较长,而且信息内容几乎不会产生变化的栏目。由于多数信息类网站的排序都是按照时间倒序
分类信息网站最需要注意的问题:信息的真实性。