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谷歌推出了一款名为PaliGemma的开源视觉语言模型,该模型结合了图像处理和语言理解的能力,旨在支持多种视觉语言任务,如图像和短视频字幕生成、视觉问答、图像文本理解、物体检测、文件图表解读以及图像分割等。PaliGemma的关键特点:多任务支持:PaliGemma能够处理多种视觉语言相关的任务,提供广泛的应用场景。开源的特性意味着PaliGemma可以被社区广泛地使用、改进和集成到各种产品和服务中。
InternLM-XComposer2是一款领先的视觉语言模型,专注于自由形式文本图像合成与理解。该模型不仅能理解传统的视觉语言能从各种输入构建交织的文本图像内容,实现高度可定制的内容创作。InternLM-XComposer2的产品特色自由形式文本图像合成文本图像理解多模态内容创作为了获取更多详细信息并开始您的文本图像合成之旅,请访问InternLM-XComposer2官方网站。
人工智能领域一直将视觉和语言的无缝整合作为关注焦点,特别是在大型语言模型的出现下,该领域取得了显著进展。对于多模态AGI系统言,发展视觉和视觉语言基础模型仍有待迎头赶上。该研究有助于推动多模态大型模型的发展,潜在地重塑人工智能和机器学习的未来格局。
谷歌AI研究团队与加州大学圣迭戈分校的研究人员合作,提出了一种名为PixelLLM的智能模型,旨在解决大型语言模型在细粒度定位和视觉-语言对齐方面的挑战。这一模型的提出受到了人类自然行为的启发,尤其是婴儿描述其视觉环境的方式,包括手势、指向和命名。这一研究成果标志着在大型语言模型领域取得的一项重要进展,为实现更精确的视觉-语言对齐和定位打开了新的�
人工智能领域的趋势是采用预训练、可调整表示的方法,为各种应用提供任务不可知的优势。与此趋势相呼应,微软研究推出了Florence-2,这是一款灵活的视觉基础模型,通过统一提示式表示成功应对了计算机视觉中的挑战。如果您喜欢他们的工作,请查看论文,并加入他们的社交媒体群体,获取最新的人工智能研究新闻和有趣的项目。
中国研究人员介绍了一款名为CogVLM的强大开源视觉语言基础模型。该模型在视觉和语言信息的深度整合方面取得了显著的进展,通过引入可训练的视觉专家,在VLM预训练过程中提高了语言模型的视觉理解能力。CogVLM作为一款强大的开源视觉语言基础模型,通过创新的训练方法和深度整合策略,成功提高了视觉理解能力,为跨模态任务的性能提升开辟了新的途径。
人工智能如何读懂漫画二次元世界中的人? 动漫中的“日式视觉语言”,人工智能也看脸。
“Metro”作为一种新的设计语言出现在移动终端中,更像是一种现象的延续,记得曾看过一篇Creative Review 的文章“The New Ugly”。我们不是在这里崇拜丑陋主义,但这种思潮却在近些年不断地影响着整个设计界,包括伦敦2012年奥运会标志,WACOM的新标志,纽约出租车标志
当你第一眼看到Windows Phone 7界面视觉的那一刻,你的第一感觉是是什么?从没有过的简单极致让你眼前一亮?还是平面色块的堆砌让你不禁失望仅此而已?当然,有赞扬,必然也有批评,但是,这些都不是重点,面对这以Metro命名的全新视觉语言,我更想说的是这种全新语言的