Kandinsky 3.0是一种文本转图像模型，它可以从文本中生成更加真实的图像。Kandinsky 3.0采用了最新的生成对抗网络（GAN）模型，通过学习图像语义和语法，从而生成更加逼真、高质量的图像。该技术的应用将会在电影、...

研究人员开发了Diffusion-SS3D，这是一种改进半监督3D物体检测的新方法，使用扩散模型添加噪声到3D空间中的物体大小和类别标签分布，然后使用扩散模型去噪和生成更好的边界框输出。

该项目探索了视觉转换器在基于扩散的生成学习中的有效性，揭示了Diffusion Vision Transformers（DiffiT）。该模型将U形编码器-解码器架构与新型时变自注意模块相结合。DiffiT可以生成高分辨率的图像，具有非常好的...

在需要专业知识的领域中使用语言模型时，可以进行微调或使用某些检索技术。但两者都有缺点。这种新颖的方法使用自动生成的合成数据来更好地学习测试时的信息。它在标准适应基准测试中显示出比微调和RAG更好的表现。

指令调优的引入大大提高了语言模型的实用性。近来，出现了许多新的进展，例如合成数据管道，使这一过程变得更好、更高效。

微软发布了一份针对初学者的12节生成式人工智能课程。该课程旨在帮助学生了解生成式人工智能的基础知识和概念。学生将学习如何使用Python编程语言和TensorFlow机器学习框架来构建和训练生成式模型。课程包括理论和实...

SAFE是一种新的模式识别融合框架，它结合了预训练的视觉和语言模型，使用RGB帧、事件流和语义标签进行融合。该框架能够通过各种传感器收集的数据来识别和理解环境中的对象和场景，具有广泛的应用前景。在实现过程中...

现代大多数扩散模型都使用了注意力机制，但并非所有模型都如此。最近，对状态空间的兴趣浪潮已经传到了扩散模型中，这为理论加速和有趣的应用开辟了道路。扩散模型是一种机器学习模型，用于对自然界中的信号进行建模...