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VQAScore是一个利用视觉问答模型来评估由文本提示生成的图像质量的新方法;GenAI-Bench是一个包含复杂文本提示的基准测试集,用于挑战和提升现有的图像生成模型。两个工具可以帮助研究人员自动评估AI模型的性能能通过选择最佳候选图像来实际改善生成的图像。他的研究成果对视觉识别、自动驾驶、和人机交互等应用产生了深远影响,是该领域极具影响力的科学家之一。
得物鉴别实验室正式获得了国家级检验检测机构资质认定,这一认定标志着得物鉴别在管理和检测能力上已达到国家级专业标准,成为同时拥有国家CNAS和CMA双资质认定的鉴别实验室。消费者在得物购买商品,将获得更加权威和可靠的“正品身份证”。得物将继续秉持科学严谨的态度,不断提升鉴别技术和服务水平,为消费者提供更加安全、可靠的购物环境。
【新智元导读】在开源社区引起「海啸」的Mamba架构,再次卷土重来!这次,Mamba-2顺利拿下ICML。通过统一SSM和注意力机制,Transformer和SSM直接成了「一家亲」,Mamba-2这是要一统江湖了?年前,Mamba被顶会ICLR拒稿的消息曾引起轩然大波。是不是可以让SSD利用H100的新特性,让SSM在2-4K序列长度的大规模预训练中,比Transformer还快?推理优化:有许多针对Transformers的优化方法,特别是处理KV缓存。
Nothing计划推出改良版Phone,内部开发代号为“PacManPro”。这款新手机预计会在设计、处理器以及其他方面进行调整。这让人不禁猜测,Nothing会不会在接下来的日子里带来更多令人惊喜的产品。
音乐生成技术一直是一个迷人的领域,将创造力与技术相结合,产生与人类情感共鸣的作品。这个过程涉及生成与通过文本描述传达的特定主题或情感相符的音乐。尽管在处理长序列方面存在一些局限性,并且受限于16kHz的采样率,但MusicMagus在风格和音色转移方面取得了显著进展,展示了其创新的音乐编辑方法。
根据AnimateLCM论文提出的策略,AnimateLCM-SVD-xt利用了LCM技术蒸馏的SVD模型,仅需要四个步骤就能生成高质量的视频。这种新模型相比原来的模型生成时间缩短了好几倍,无需依赖分类器的引导,仅通过四个步骤就可以生成出25帧的高质量图像调整视频,分辨率为576x1024。开源支持:该模型基于开源框架,用户可以自由获取并使用,同时也提供了与作者联系的方式,方便用户获取更多
AnimateLCM-SVD-xt是一种新的图像到视频生成模型,可以在很少的步骤内生成高质量、连贯性好的视频。该模型通过一致性知识蒸馏和立体匹配学习技术,使生成视频更加平稳连贯,同时大大减少了计算量。关键特点包括:1)4-8步内生成25帧576x1024分辨率视频;2)比普通视频diffusion模型降低12.5倍计算量;3)生成视频质量好,无需额外分类器引导。
AnimateLCM是一款基于深度学习的先进模型,专注于高保真动画视频的生成。与传统的一致性学习方法不同,AnimateLCM采用解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取解耦,从提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。为了体验AnimateLCM的强大功能,欢迎访问AnimateLCM官方网站。
又有团队开卷视频生成了!这个项目在视频生成方面非常优秀。它使用了一致性模型的启发,简化了预训练的图像扩散模型以加速采样过程。AnimateLCM暂未发布代码和权重,期待能够尽快上代码。
斯坦福大学和卡内基梅隆大学的研究团队联合提出了一种新的序列模型,名为Mamba,它在语言、音频和DNA序列等任务上超越了Transformer模型。Mamba采用了一种新的架构,具有线性复杂度和更高的推理吞吐量。Mamba的出现对于序列建模领域来说是一个重要的突破,未来还有许多研究和实践的工作需要进行。