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麻省理工與Meta共同開發(fā)了“表示條件的圖像生成”模型,無需任何人工標(biāo)注,生成出來的圖片效果顯著。新AI圖像分割方法GenSAM:一個提示實現(xiàn)批量圖片分割GenSAM模型通過通用任務(wù)描述,實現(xiàn)對圖像的有針對性分割,擺脫了對樣本特定提示的依賴。
何愷明與MIT合作推出的自條件圖像生成框架RCG在學(xué)術(shù)圈引起關(guān)注。這一框架成功填補了長期存在的有條件和無條件生成任務(wù)性能差距,取得了ImageNet-1K數(shù)據(jù)集上無條件圖像生成的新SOTA成績。何愷明與MIT的合作研究為無條件圖像生成領(lǐng)域帶來了新的突破,RCG框架的成功應(yīng)用表明自條件圖像生成模型具有巨大的潛力,可能預(yù)示著這一領(lǐng)域新時代的到來。