FlowMDM是一种新的模型，用于从文本描述生成长时间连续的人体运动序列。这种首创的扩散模型使用混合位置编码进行逼真的运动创建，无需额外的去噪步骤，在关键数据集上表现出卓越的准确性和逼真度。

联合嵌入模型将两种数据类型整合到一个空间中。CLIP是将图像和文本结合的热门方法之一。近期，谷歌研究员提出了一个表现优秀并且基于视觉变压器的Sigmoid CLIP模型。他们现在已经发布了关于模型的更多信息，并更新了...

最近，GitHub Repo上的一个新项目Odin引起了业界的广泛关注。Odin的主要功能是利用GPT-4技术从用户的数据中生成知识图谱。知识图谱是一种以图形方式表示知识的方法，能够帮助用户更好地理解数据，并从中提取有价值的...

WASM，全称Web Assembly，是现代浏览器内置的编译器目标。它的运行速度几乎与本地代码一样快，近期引起了大量的关注。本文将详细介绍如何使用WASM为生成式应用构建一个插件系统。WASM的优势在于，它可以在各种设备上...

本项目研发了一种调整图像解码方式的方法，特别适用于处理不熟悉的数据集。该过程更新解码器中的某些设置，确保在不消耗大量数据的情况下，依然能够获得高质量的图像。此外，该系统还能根据图像的类型实时适应，以获...

当前的3D物体检测器常常会误解数据，使其关注点距离目标物体较远。为了解决这个问题，一种名为“3D顶点相对位置编码”的新方法已经被开发出来。这种新方法可以引导检测器的注意力集中于靠近目标物体的点。这不仅提高了...

MPT是MosaicML推出的一系列语言模型。仅在推出几周内，其7B模型已经被下载了数百万次。这款全新的30B模型是在H100s上进行训练的，具备8000个上下文长度。它经过商业授权，甚至可以进行编码！该模型可以在单个A100上...