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麻省理工与Meta共同开发了“表示条件的图像生成”模型,无需任何人工标注,生成出来的图片效果显著。新AI图像分割方法GenSAM:一个提示实现批量图片分割GenSAM模型通过通用任务描述,实现对图像的有针对性分割,摆脱了对样本特定提示的依赖。
何恺明与MIT合作推出的自条件图像生成框架RCG在学术圈引起关注。这一框架成功填补了长期存在的有条件和无条件生成任务性能差距,取得了ImageNet-1K数据集上无条件图像生成的新SOTA成绩。何恺明与MIT的合作研究为无条件图像生成领域带来了新的突破,RCG框架的成功应用表明自条件图像生成模型具有巨大的潜力,可能预示着这一领域新时代的到来。