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瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院與蘋果的研究人員合作開(kāi)發(fā)的4M框架在人工智能領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。該框架的核心目標(biāo)是訓(xùn)練多模態(tài)基礎(chǔ)模型,能夠跨足多個(gè)模態(tài)和任務(wù),以提高視覺(jué)處理的可伸縮性和多樣性。這一研究不僅對(duì)于提高視覺(jué)處理模型的靈活性和性能至關(guān)重要,也為人工智能領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展提供了有益的啟示。
瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院與蘋果聯(lián)手推出了一項(xiàng)名為"MassivelyMultimodalMaskedModeling"的人工智能框架,旨在解決訓(xùn)練跨多模態(tài)視覺(jué)基礎(chǔ)模型的挑戰(zhàn)。盡管在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域,訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型已經(jīng)取得了顯著成功,但在視覺(jué)領(lǐng)域,仍需要構(gòu)建能夠靈活處理多種輸入模態(tài)和輸出任務(wù)的模型。通過(guò)對(duì)4M性能影響的深入消融分析,結(jié)合該方法的簡(jiǎn)便性和通用性,研究人員認(rèn)為4M在許多視覺(jué)任務(wù)和未來(lái)發(fā)展中具有巨大的潛力。
人體姿態(tài)和形狀的三維估計(jì)是重建現(xiàn)實(shí)世界中的人體行為所必需的。從二維圖像進(jìn)行三維推斷面臨深度模糊、遮擋、不尋常的服裝和運(yùn)動(dòng)模糊等挑戰(zhàn)。如果您對(duì)此感興趣,不妨查看相關(guān)鏈接以了解更多詳情。
中國(guó)大連理工大學(xué)和阿里巴巴集團(tuán)DAMOAcademy提出的一個(gè)名為HQTrack的系統(tǒng)。該系統(tǒng)由視頻多目標(biāo)分割器和掩模優(yōu)化器組成,旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中任何目標(biāo)的高質(zhì)量跟蹤。4.簡(jiǎn)單易用:HQTrack提供了簡(jiǎn)潔的接口和使用指南,用戶可以輕松地使用和集成該工具。
Rodin是一個(gè)新穎的人工智能框架,可以從不同的輸入源生成3D數(shù)字化身。該框架利用了擴(kuò)散模型和生成模型來(lái)生成逼真的3D內(nèi)容。這項(xiàng)研究對(duì)電影、游戲、元宇宙和3D行業(yè)中數(shù)字化身的應(yīng)用具有重要意義。