武大等开源大幅面高清卫星影像数据集:涵盖21万+地理目标,复杂地理空间场景知识精准生成
武大等开源大幅面高清卫星影像数据集:涵盖21万+地理目标,复杂地理空间场景知识精准生成AI卫星影像知识生成模型数据集稀缺的问题,又有新解了。
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AI卫星影像知识生成模型数据集稀缺的问题,又有新解了。
现有多模态大模型在对齐不同模态时面临幻觉和细粒度感知不足等问题,传统偏好学习方法依赖可能不适配的外源数据,存在成本和质量问题。Calibrated Self-Rewarding(CSR)框架通过自我增强学习,利用模型自身输出构造更可靠的偏好数据,结合视觉约束提高学习效率和准确性。
测试Gemini1.5 Pro、GPT-4o等多模态大模型的新基准来了,针对视频理解能力的那种。
SAX-NeRF框架,一种专为稀疏视角下X光三维重建设计的新型NeRF方法,通过Lineformer Transformer和MLG采样策略显著提升了新视角合成和CT重建的性能。研究者还建立了X3D数据集,并开源了代码和预训练模型,为X光三维重建领域的研究提供了宝贵的资源和工具。
本⽂介绍由清华等⾼校联合推出的⾸个开源的⼤模型⽔印⼯具包 MarkLLM。MarkLLM 提供了统⼀的⼤模型⽔印算法实现框架、直观的⽔印算法机制可视化⽅案以及系统性的评估模块,旨在⽀持研究⼈员⽅便地实验、理解和评估最新的⽔印技术进展。通过 MarkLLM,作者期望在给研究者提供便利的同时加深公众对⼤模型⽔印技术的认知,推动该领域的共识形成,进⽽促进相关研究的发展和推⼴应⽤。
如何生成高难度、指令超复杂的视频呢?
在CV、ML等领域经常用到的神经场网格模型,如今有了理论框架描述其训练动力学和泛化性能。
苹果一出手,在手机等移动设备上部署大模型不可避免地成为行业关注焦点。
360 度场景生成是计算机视觉的重要任务,主流方法主要可分为两类,一类利用图像扩散模型分别生成 360 度场景的多个视角。由于图像扩散模型缺乏场景全局结构的先验知识,这类方法无法有效生成多样的 360 度视角,导致场景内主要的目标被多次重复生成,如图 1 的床和雕塑。
由腾讯音乐娱乐的Lyra Lab团队开发的Muse 开源系列项目,它的最后一个模块终于来了——MusePose !发布后却真诚致谢阿里的项目?