💡 产品特色: BetterYeah AI面向企业客户,以多模态模型为核心,提供工作流、数据集、工具和聊天功能,帮助企业无缝集成AI。
然而,获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此,如果缺乏足够的平行数据,DeWave方法的性能可能会受到限制。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法,当应用于降级的面部图像时,可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力,引用了各种方法,如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等,DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复,确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同,提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验,而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
站长之家(ChinaZ.com) 1月4日 消息:微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法,用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤(少于1,000步),就取得了令人瞩目的成果。相比于现有的方法,该方法不依赖于多阶段的预训练和有限的标记数据微调,避免了繁琐的训练流程和手动收集数据集的问题,这些数据集通常在任务多样性和语言覆盖方面存在问题。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型,它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合,具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型,拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。