扩散模型新突破!无需微调,就能高效稳定移除目标物体
扩散模型新突破!无需微调,就能高效稳定移除目标物体最近,扩散模型在生成模型领域异军突起,凭借其独特的生成机制在图像生成方面大放异彩,尤其在处理高维复杂数据时优势明显。然而,尽管扩散模型在图像生成任务中表现优异,但在图像目标移除任务中仍然面临诸多挑战。现有方法在移除前景目标后,可能会留下残影或伪影,难以实现与背景的自然融合。
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最近,扩散模型在生成模型领域异军突起,凭借其独特的生成机制在图像生成方面大放异彩,尤其在处理高维复杂数据时优势明显。然而,尽管扩散模型在图像生成任务中表现优异,但在图像目标移除任务中仍然面临诸多挑战。现有方法在移除前景目标后,可能会留下残影或伪影,难以实现与背景的自然融合。
刚刚,万众瞩目的DeepSeek,开源了他们第一天的项目。FlashMLA是一款面向Hopper GPU的高效MLA解码内核,并针对可变长度序列的服务场景进行了优化。
本周一,阿里巴巴集团CEO吴泳铭抛出了炸弹——未来三年将投入超3800亿元建设云和AI硬件基础设施。这个金额,不仅创下了中国民营企业在该领域有史以来最大规模的投资纪录,更像一枚投入湖面的巨石,在中国科技产业激起层层涟漪。
导师认为,他无需使用AI也能通过考试。
2024年以前,具身智能还是以学术界为主,是需要长期研发创新的试验田。
猜想界的皇冠——黎曼猜想,离被证明的那一天不远了。Grok 3便是关键所在:暴力计算+验证器能让AI穷举所有解法,再加上AI辅助科学家打出的组合拳,下一个诺奖级突破近在咫尺。
上周五,DeepSeek 发推说本周将是开源周(OpenSourceWeek),并将连续开源五个软件库。第一个项目,果然与推理加速有关。北京时间周一上午 9 点,刚一上班(同时是硅谷即将下班的时候),DeepSeek 兑现了自己的诺言,开源了一款用于 Hopper GPU 的高效型 MLA 解码核:FlashMLA。
大厂最疯狂的抢人大战,被DeepSeek引爆了。
随着AI工具越来越普及,类似Deep Researh这样的工具越来越好用,科学研究成果呈现爆炸式增长。以arXiv为例,仅2024年10月就收到超过24,000篇论文提交。
与其说是革命,不如说是渗透。