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論文アドレス: https://arxiv.org/abs/2404.02788 論文のホームページ: https://xiangyueliu.github.io/GenN2N/ -
Github アドレス: https://github.com/Lxiangyue/GenN2N 論文タイトル: GenN2N: Generative NeRF2NeRF Translation
まず 2D 画像編集を実行し、次にこれらの 2D 画像を編集します画像 3D NeRF にアップグレードして、生成的な NeRF から NeRF への変換を実現します。
##NeRF レンダリング画像を変換する必要がある生成空間を構成します。これらの写真の編集スタイルとレンダリングの視点は異なるため、生成空間は非常に複雑になります。したがって、識別子の追加情報として条件を提供します。具体的には、識別器が学習データ内の生成者のレンダリング画像 から同じ視点の編集画像
を選択します。条件として使用され、ポジティブサンプルとネガティブサンプルを区別する際に、ディスクリミネーターが遠近要因によって干渉されるのを防ぎます。
B. NeRF のカラーリング
C.NeRF 超解像度
D.NeRF 修復
以上がCVPR 2024 の高得点論文: NeRF 変換タスクを統合する新しいジェネレーティブ編集フレームワーク GenN2Nの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PowerInfer提高了在消费级硬件上运行AI的效率上海交大团队最新推出了超强CPU/GPULLM高速推理引擎PowerInfer。PowerInfer和llama.cpp都在相同的硬件上运行,并充分利用了RTX4090上的VRAM。这个推理引擎速度有多快?在单个NVIDIARTX4090GPU上运行LLM,PowerInfer的平均token生成速率为13.20tokens/s,峰值为29.08tokens/s,仅比顶级服务器A100GPU低18%,可适用于各种LLM。PowerInfer与

要让大型语言模型(LLM)充分发挥其能力,有效的prompt设计方案是必不可少的,为此甚至出现了promptengineering(提示工程)这一新兴领域。在各种prompt设计方案中,思维链(CoT)凭借其强大的推理能力吸引了许多研究者和用户的眼球,基于其改进的CoT-SC以及更进一步的思维树(ToT)也收获了大量关注。近日,苏黎世联邦理工学院、Cledar和华沙理工大学的一个研究团队提出了更进一步的想法:思维图(GoT)。让思维从链到树到图,为LLM构建推理过程的能力不断得到提升,研究者也通

近期,复旦大学自然语言处理团队(FudanNLP)推出LLM-basedAgents综述论文,全文长达86页,共有600余篇参考文献!作者们从AIAgent的历史出发,全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状,包括:LLM-basedAgent的背景、构成、应用场景、以及备受关注的代理社会。同时,作者们探讨了Agent相关的前瞻开放问题,对于相关领域的未来发展趋势具有重要价值。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdfLLM-basedAgent论文列表:

大型语言模型(LLM)被广泛应用于需要多个链式生成调用、高级提示技术、控制流以及与外部环境交互的复杂任务。尽管如此,目前用于编程和执行这些应用程序的高效系统却存在明显的不足之处。研究人员最近提出了一种新的结构化生成语言(StructuredGenerationLanguage),称为SGLang,旨在改进与LLM的交互性。通过整合后端运行时系统和前端语言的设计,SGLang使得LLM的性能更高、更易控制。这项研究也获得了机器学习领域的知名学者、CMU助理教授陈天奇的转发。总的来说,SGLang的

将不同的基模型象征为不同品种的狗,其中相同的「狗形指纹」表明它们源自同一个基模型。大模型的预训练需要耗费大量的计算资源和数据,因此预训练模型的参数成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。然而,与传统软件知识产权保护不同,对预训练模型参数盗用的判断存在以下两个新问题:1)预训练模型的参数,尤其是千亿级别模型的参数,通常不会开源。预训练模型的输出和参数会受到后续处理步骤(如SFT、RLHF、continuepretraining等)的影响,这使得判断一个模型是否基于另一个现有模型微调得来变得困难。无

FATE2.0全面升级,推动隐私计算联邦学习规模化应用FATE开源平台宣布发布FATE2.0版本,作为全球领先的联邦学习工业级开源框架。此次更新实现了联邦异构系统之间的互联互通,持续增强了隐私计算平台的互联互通能力。这一进展进一步推动了联邦学习与隐私计算规模化应用的发展。FATE2.0以全面互通为设计理念,采用开源方式对应用层、调度、通信、异构计算(算法)四个层面进行改造,实现了系统与系统、系统与算法、算法与算法之间异构互通的能力。FATE2.0的设计兼容了北京金融科技产业联盟的《金融业隐私计算

IBM再度发力。随着AI系统的飞速发展,其能源需求也在不断增加。训练新系统需要大量的数据集和处理器时间,因此能耗极高。在某些情况下,执行一些训练好的系统,智能手机就能轻松胜任。但是,执行的次数太多,能耗也会增加。幸运的是,有很多方法可以降低后者的能耗。IBM和英特尔已经试验过模仿实际神经元行为设计的处理器。IBM还测试了在相变存储器中执行神经网络计算,以避免重复访问RAM。现在,IBM又推出了另一种方法。该公司的新型NorthPole处理器综合了上述方法的一些理念,并将其与一种非常精简的计算运行

Meta的视频合成新框架给我们带来了一些惊喜就今天的人工智能发展水平来说,文生图、图生视频、图像/视频风格迁移都已经不算什么难事。生成式AI天赋异禀,能够毫不费力地创建或修改内容。尤其是图像编辑,在以十亿规模数据集为基础预训练的文本到图像扩散模型的推动下,经历了重大发展。这股浪潮催生了大量图像编辑和内容创建应用。基于图像的生成模型所取得的成就基础上,下一个挑战的领域必然是为其增加「时间维度」,从而实现轻松而富有创意的视频编辑。一种直接策略是使用图像模型逐帧处理视频,然而,生成式图像编辑本身就具有


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