Lumina-Video：上海 AI Lab 开源视频生成框架，动态程度可控，支持多分辨率
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 大家好，我是蚝油菜花，今天跟大家分享一下 Lumina-Video 这个由上海 AI Lab 和香港中文大学联合推出的高效视频生成框架。 快速阅读 Lumina-Video 是一款基于 Next...
GeneMAN：上海AI Lab联合北大等高校推出的3D人体模型创建框架
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 快速阅读 功能：从单张图片生成高保真度的3D人体模型。 技术：基于几何初始化、雕刻流程和多空间纹理细化技术。 应用：适用于虚拟试衣、游戏和娱乐、增强现实和虚拟现实等领域。 正文（附运...
基于AI快速生成的工作流框架
云工作流提供AI快速生成工作流框架功能，您只需简单输入业务需求描述即可自动生成所需框架，包括输入输出构造示例、完整的代码以及流程详细介绍。
固定参数的模型有多大潜力？港中文、上海AI Lab等提出高效视频理解框架EVL
来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL，通过固定骨干基础模型的权重，节省了训练计算量和内存消耗。视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言，基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念，从而具有良好的泛化性能；但另一方面，为充分利用大规模数据集带来的模型尺寸增长，使得相关模型在迁移到下游任务时面临着低效率问题，尤其是对于需要处....
即插即用、无需训练：剑桥大学、腾讯AI Lab等提出免训练跨模态文本生成框架
来自剑桥大学、腾讯 AI Lab 等机构的研究者提出了一个全新的框架 MAGIC (iMAge-guided text GeneratIon with CLIP），MAGIC 通过直接插入可控图文匹配模型分数的方式，使得语言模型在解码过程中选择更接近图片信息的生成结果。1. 导读本文提出了一个全新的 MAGIC (iMAge-guided text GeneratIon with CLIP）框架....
满足不同下游任务特征需求！Sea AI Lab 提出多粒度自监督学习框架Mugs，刷新多项SOTA（2）
C). 粗粒度的 group 特征学习为了避免了上述相似的 local-group 分散的过于随机或较远，Mugs 中的 group discrimination supervision 将类似的样本聚集在一起，从而拉近类似的 local-group。这样一来，Mugs 可以在更高语义级别上捕获粗粒度特征。具体来说，如图一所示，给定, 老师和学生 backbone 分别输出。接着 Mugs 把里....
满足不同下游任务特征需求！Sea AI Lab 提出多粒度自监督学习框架Mugs，刷新多项SOTA（1）
由颜水成老师带领的 Sea AI Lab 提出了一种多粒度自监督学习框架 Mugs[1]，用以学习不同粒度的非监督特征，从而满足不同下游任务对不同粒度甚至多粒度特征的需求。在相同的实验设置下（相同数据集和模型等），该方法大幅超越了目前最好的自监督学习方法。在没有使用额外数据的情况下，该方法在 ImageNet 数据集上取得了目前最高的线性评估准确率（linear probing accuracy....
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