ข้ามไปที่เนื้อหา
เฉพาะ งานวิจัย#การสร้างภาพ
29 ตุลาคมวันพฤหัสบดี
  1. inclusionAI Repositories52

    IDM ของ Inclusion AI จับคู่ฟีเจอร์ EMA ของตัวสร้างเพื่อเร่งการสร้างภาพจากข้อความแบบหนึ่งขั้นและสองขั้น

    Inclusion AI และผู้ร่วมงานทางวิชาการได้เปิดตัว IDM ซึ่งเป็นวิธีการกลั่นที่ผสมผสานการจับคู่การกระจายภายในกับการจับคู่โมเมนต์ในพื้นที่ฟีเจอร์ EMA ของตัวสร้างเอง โดยไม่ต้องใช้ตัวเข้ารหัสฟีเจอร์ภายนอก ที่ 2 NFE IDM (Z-Image) ทำคะแนนได้ 94.25% บน LongText-CN และ 90.20% บน LongText-EN และ IDM (Z-Image) แบบพารามิเตอร์เต็มทำงานใน 0.25 วินาทีที่ 1 NFE และ 0.30 วินาทีที่ 2 NFE บน A100 เครื่องเดียวใน BF16 เช็กพอยต์ที่ฝึกแล้วเดียวกันรองรับการสุ่มตัวอย่างทั้งแบบ 1-NFE และ 2-NFE และโค้ดเปิดเผยภายใต้ Apache 2.0 ขณะที่เช็กพอยต์ระบุว่ากำลังจะมา

26 ตุลาคมวันจันทร์
  1. Apple Machine Learning Research34

    GHARP: การสร้างแอนิเมชันศีรษะแบบเกาส์เซียนแบบเรียลไทม์จากไพรเออร์การสร้างใหม่ขนาดใหญ่

    นักวิจัยจาก Apple นำเสนอ GHARP ซึ่งเป็นวิธีการสร้างแอนิเมชันศีรษะมนุษย์ 3 มิติแบบเรียลไทม์จากภาพอินพุตเพียงไม่กี่ภาพพร้อมสัญญาณการขับเคลื่อนสีหน้า โดยแบ่งงานออกเป็นขั้นตอนออฟไลน์สำหรับระบุตัวตนและขั้นตอนรันไทม์สำหรับแอนิเมชันที่มีน้ำหนักเบา เครือข่ายจัดแนวร่างกายช่วยขจัดความกำกวมจากท่าทางร่างกายและเสื้อผ้า และ GHARP บรรลุคุณภาพระดับสูงสุดบน基準 Ava-256 ขณะที่ทำงานเร็วขึ้นถึง 13 เท่าบน GPU A100 โดยใช้เกาส์เซียนน้อยลง 8 เท่า

21 ตุลาคมวันพุธ
  1. Apple Machine Learning Research26

    TEAL: การเรียนรู้เชิงรุกที่มีประสิทธิภาพในระดับโทเคนสำหรับการแบ่งส่วนความหมายแบบงบประมาณต่ำ

    นักวิจัยจาก Apple (ร่วมกับ University of Waterloo) นำเสนอ TEAL ซึ่งเป็นกรอบการเรียนรู้เชิงรุกระดับพิกเซลกรอบแรกที่สร้างบนตัวแทน ViT ที่ถูกแช่แข็ง โดยเลือกผู้สมัครที่หลากหลายโดยตรงบนโครงข่ายโทเคนดั้งเดิมผ่านกลยุทธ์ MaxHerding สองระดับพร้อมการปรับแต่งความไม่แน่นอนตาม margin ด้วยพิกเซลที่มีป้ายกำกับเพียงหนึ่งพิกเซลต่อภาพ TEAL เอาชนะ baseline ที่แข็งแกร่งที่สุดได้ถึง +24.36 mIoU บน CamVid, Cityscapes, ADE20K และ Pascal Context โดยเข้าถึงประสิทธิภาพสูงถึง 97% ของการเรียนรู้แบบมีผู้สอนเต็มรูปแบบด้วยเพียง 10 px