近年来，自主车辆研究的减速使计算机视觉领域的进展似乎放缓了。但现在，一种新技术正在让人们看到希望。该技术使用三个图像模型的水螅来增强自然图像抠图的性能，效果非常引人注目。 ## 核心要点： - Matte Anyth...

## 新闻概要： 以下是这篇文章中的三个核心点： - 技术的兴衰周期在当今被压缩得非常紧密。传统技术发展18个月的速度，如今在AI的带动下，瞬息万变。 - 资金和人才正在涌入AI领域，这是一个非常有趣的趋势。 - 现...

最近，研究人员发现文本图像模型（如Stable Diffusion）可以具有紧急对应关系检测能力。这些对应关系是图像中的语义特征，即表示相同的事物，例如人的鼻子，动物的耳朵，汽车的轮胎等。通过巧妙的算法，可以从各种图...

研究人员开发了HQ-SAM模型，对最近的“Segment Anything Model”（SAM）进行了升级，提高了其轮廓识别复杂结构对象的能力。该模型保留了原有的优点。 ### 核心要点： - 研究人员开发了HQ-SAM模型，对最近的“Segment...

## 新闻内容： - 近来，多种数据类型的多模态训练变得越来越受欢迎。 - 模型架构通常需要复杂且有点脆弱的解决方案。 - Gill是一个很酷的新项目，它将文本标记与图像标记交错使用，从而实现真正的多模态输入和输出...

Meta公司的ImageBind是一种多模态AI模型，可以根据文本描述生成图片，也可以根据图片生成文本描述。该模型使用互联网上的各种文本和图片进行训练，因此具有很高的准确性和多样性。但是，该模型有时可能会产生不相关...

据报道，研究人员近日发表了一篇论文，提出了一种名为EfficientViT的高速Vision Transformer模型。该模型在保证处理速度的同时，能够提高模型的准确度。通过重新设计Transformer模型的某些部分，他们能够显著降低与...

### 新闻内容： 研究人员创建了一个名为Cola的基准测试，以测试和改进AI模型在组合推理方面的表现。他们发现，当前的AI模型在组合物体和它们的特征方面仍存在困难。而轻量级多模态适配器可以帮助模型更好地理解图像...