TabularARGN 是一个灵活的数据处理框架，专门设计用于处理混合类型、多变量和序列数据集。该框架支持多种高级功能，包括公平性感知生成、数据插补以及对任意列子集的条件生成。通过其模块化设计，TabularARGN 能够适...

AID及其变体PAID是两种旨在通过加入文本和姿势等条件来改进图像插值的技术。这些方法确保生成的图像在不需要额外训练的情况下，具有更高的一致性、平滑度和真实性。图像生成技术的进步不仅推动了人工智能领域的创新...

Hugging Face的Diffusers 0.26版本增加了许多有趣的功能，其中包括视频处理和多IP适配器使用，可以在生成时对多个图像进行条件处理。

近日，GitHub开源了MM-Interleaved模型，该模型在处理和生成交替的图文数据方面表现出色。MM-Interleaved模型能够根据输入的文本描述生成对应的图像，同时也可以从图像中提取文本。该模型使用了条件生成对抗网络（Co...

该项目介绍了一种一次性编辑人类图像的方法，可以在保留人的身份的同时，对姿势和身形进行重大变化。该技术基于深度学习模型，利用对抗生成网络 (GAN) 和条件生成网络 (CGAN) 的方法，用户只需提供一张人体图像，就...

最近，一项研究发现，使用迭代重新嵌入和将嵌入反演视为条件生成问题，使攻击者仅凭密集向量就能成功重现92％的嵌入文本，这引起了隐私问题的关注。这意味着虽然文本嵌入被广泛用于自然语言处理和机器学习任务，但其...

Shap-E是一种条件生成模型，可用于生成3D资产，这些资产可以呈现为纹理网格和神经辐射场。 ## 核心要点： - Shap-E是一种条件生成模型，可以生成3D资产 - 这些资产可以呈现为纹理网格和神经辐射场 - Shap-E是开源...