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2023-05-04 talkingdev

开放数据集“Pick-a-Pic”用于生成文本到图像的用户偏好研究

一个名为“Pick-a-Pic”的网络应用程序被创建,让人们生成图像并分享他们的喜好,从而形成了一个大型的开放数据集,用于训练一个智能评分系统PickScore。PickScore非常擅长预测人们的喜好,并且在评估文本到图像模型方...

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2023-04-28 talkingdev

多视角图像生成中的照片级真实感

新闻内容: - 该研究专注于用于3D相关应用程序(如图像视点编辑)的多视角图像生成。 - 提出的射线调节方法使用几何无关方法生成多视角图像,通过将2D GAN与光场先验相结合,提供了更好的照片级真实感、身份一致性...

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2023-04-27 talkingdev

HDR-NeRF:高动态范围神经辐射场

新闻内容: - HDR-NeRF是一种新型的图像生成技术,可以生成高质量的高动态范围图像。 - 这项技术是通过将神经网络与辐射场建模相结合来实现的,可以在各种光照条件下生成细节丰富的图像。 - HDR-NeRF技术可能被用于...

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2023-04-21 talkingdev

农场3D:通过提炼2D扩散学习关节动物的3D建模(GitHub仓库)

## 新闻内容: 农场3D是一种方法,使用预训练的2D扩散图像生成器的虚拟监督,学习类别特定的关节对象的3D重构器。通过生成重构的3D对象的合成视图,并让2D网络评估结果图像的质量,我们的方法可以产生一个单目重构网...

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2023-04-17 talkingdev

【技术新闻】C-LoRA方法在图像生成中取得重大突破

以下是本文的主要内容: - 文本到图像扩散模型在定制连续性概念时面临灾难性遗忘问题,导致过去概念的图像生成质量低下。 - 我们提出的C-LoRA方法通过持续自我正则化的低秩适应性克服了这个问题,在连续扩散方面优...

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2023-04-14 talkingdev

C-LoRA:解决文本到图像扩散模型中的“灾难性遗忘”问题

以下是新闻内容的核心要点: - 文本到图像扩散模型在定制化时面临“灾难性遗忘”的问题,导致过去概念的图像生成质量较差。 - 研究人员提出了 C-LoRA 方法,通过持续自我正则化低秩适应来克服这个问题,在持续扩散方...

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