
按需搭配一键叠穿,效果拿下新SOTA!中山大学&字节智创数字人团队提出虚拟试穿新框架
按需搭配一键叠穿,效果拿下新SOTA!中山大学&字节智创数字人团队提出虚拟试穿新框架多件衣服按指定穿法一键虚拟试穿!
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本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting(三维语义高斯泼溅)。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上,查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
近日,LeCun和谢赛宁等大佬,共同提出了这一种全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。开创了以视觉为中心的方法来设计多模态模型,同时全面开源了模型权重、代码、数据集,以及详细的指令微调和评估方法。
入选CVPR 2024 Highlight的三维语义高斯泼溅最新成果,查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍!
号称不可能轻易被击败的AGI基准ARC-AGI被GPT-4o撼动,GPT-4o以在公共测试集50%、在训练集71%的准确率成为了新的SOTA!
为了实现高精度的区域级多模态理解,本文提出了一种动态分辨率方案来模拟人类视觉认知系统。
GTP-4o挑战悬赏八百万的超难数据集,实现SOTA!
GPT-4o掀起一股全模态(Omni-modal)热潮,去年的热词多模态仿佛已经不够看了。
国产大模型「日日新 5.0」已经在权威主流评测中鲨疯了。变强的背后原因竟是,来自商汤自研中文Embedding模型——Piccolo2。这是首个对标OpenAI向量长度的模型。
检索增强生成 (RAG) 是将检索模型与生成模型结合起来,以提高生成内容的质量和相关性的一种有效的方法。RAG 的核心思想是利用大量文档或知识库来获取相关信息。各种工具支持 RAG,包括 Langchain 和 LlamaIndex。