拔草星人的好消息来啦!中科院自动化所和阿里云一起推出了街景定位大模型,只要一张照片就能实现街道级精度的定位。
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Flux 带起又一波文生图模型的热潮,NightCafe 是其中的受益者之一。
多模态对比学习(如CLIP)通过从互联网上抓取的数百万个图像-字幕对中学习,在零样本分类方面取得了显著进展。 然而,这种依赖带来了隐私风险,因为黑客可能会未经授权地利用图像-文本数据进行模型训练,其中可能包括个人和隐私敏感信息。
寻隐(英文名 Queryable)是一款 iOS 上的 AI 照片搜索软件,支持用户使用自然语言搜索本地照片。软件诞生的契机是 OpenAI 发布的 CLIP 模型。
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。
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!
按部就班 vs. 好奇心驱动,哪个更容易出研究成果?
循环调用CLIP,无需额外训练就有效分割无数概念。 包括电影动漫人物,地标,品牌,和普通类别在内的任意短语。
自2021年诞生,CLIP已在计算机视觉识别系统和生成模型上得到了广泛的应用和巨大的成功。我们相信CLIP的创新和成功来自其高质量数据(WIT400M),而非模型或者损失函数本身。虽然3年来CLIP有大量的后续研究,但并未有研究通过对CLIP进行严格的消融实验来了解数据、模型和训练的关系。
CLIP长文本能力被解锁,图像检索任务表现显著提升!一些关键细节也能被捕捉到。上海交大联合上海AI实验室提出新框架Long-CLIP。