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GoogleResearch和MITCSAIL共同推出了一項名為SynCLR的新型人工智能方法,該方法旨在通過使用合成圖像和字幕,實現對視覺表征的學習,擺脫對真實數據的依賴。SynCLR的工作原理研究團隊首先提出了一個三階段的方法。這些改進有望進一步提升合成數據在訓練人工智能模型中的效果。
MIT和Google的研究人員近期開發(fā)了一項名為StableRep的新技術,旨在利用由AI生成的圖像來訓練更加詳細和高效的AI圖像模型。這項技術被應用于開源文本到圖像模型StableDiffusion,取得了一系列顯著的成就。MIT和Google的這一研究成果代表著AI圖像生成領域的一次創(chuàng)新,盡管存在一些缺陷,但其對于高質量圖像的生成提供了新的方法和思路。
隨著人工智能圖像日益逼真和AI圖像創(chuàng)作門檻的降低,鑒別圖像真?zhèn)巫兊糜葹橹匾?。索尼近日宣布推出一項新技術——相機內真實性認證技術,旨在應對這一挑戰(zhàn)。盡管這項技術尚未完全發(fā)布或最終確定,但索尼計劃在新款Sonya9III上提供加密簽名以及較舊的Sonya1和Sonya7III通過固件更新。