通义千问Qwen-Image-Edit图像编辑指令编辑API调用方法
通义千问-图像编辑模型（qwen-image-edit-plus）支持多图输入和多图输出，可精确修改图内文字、增删或移动物体、改变主体动作、迁移图片风格及增强画面细节。
通义千问Qwen-Image文生图API调用方法
通义千问-文生图模型（Qwen-Image）是一款通用图像生成模型，支持多种艺术风格，尤其擅长复杂文本渲染，特别是中英文文本渲染。模型支持多行布局、段落级文本生成以及细粒度细节刻画，可实现复杂的图文混合布局设计。
通义千问Qwen-MT-Image图像翻译API调用方法
通义千问-图像翻译模型（Qwen-MT-Image）可精准翻译图像中的文字，并保留原始排版。该模型还支持领域提示、敏感词过滤、术语干预等自定义功能。
本文介绍了使用VS Code、通义灵码和spark-submit工具自动生成PySpark任务代码并提交至EMR Serverless Spark的全流程方法，显著简化了开发与执行复杂度。
通过VS Code、通义灵码以及Serverless Spark提供的spark-submit工具，用户能够快速生成Spark任务代码并将其提交至Serverless Spark进行执行。本文将为您详细介绍如何使用上述工具提交Serverless Spark任务。
【图像融合】差异的高斯：一种简单有效的通用图像融合方法[用于融合红外和可见光图像、多焦点图像、多模态医学图像和多曝光图像]（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 1 概述 差异的高斯（DoG）图像融合方法：一种通用框架及其多场景应用 使用不同的相机设置或光谱波段（无论是来自一个或多个传感器）对从单个来源获得的图像进行单独分析都非常困难。为了解决这个问题，通常通过组合图像来创...
![【图像融合】差异的高斯：一种简单有效的通用图像融合方法[用于融合红外和可见光图像、多焦点图像、多模态医学图像和多曝光图像]（Matlab代码实现）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/qnevoiqnrinmq_3cdcb6c18860458685adeac70743e2fc.png)
谷歌提出视觉记忆方法，让大模型训练数据更灵活
在深度学习领域，训练一个神经网络通常是一个“一锤定音”的过程，类似于将知识雕刻在石头上：一旦训练完成，几乎不可能编辑网络中的知识，因为所有信息都分布在网络的权重中。然而，谷歌的研究人员提出了一种简单而引人注目的替代方案，即将深度神经网络的表示能力与数据库的灵活性相结合。 谷歌的研究人员提出了一种名为...
统一transformer与diffusion！Meta融合新方法剑指下一代多模态王者
最近，一篇名为《Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model》的论文引起了广泛关注。这篇论文由Chunting Zhou等人撰写，来自Meta、Waymo和南加州大学的研究人员合作完成。他们提出了一种名为Transfusion的新型多模态模型，旨在通过结合语言模型...
彻底摒弃人工标注，AutoAlign方法基于大模型让知识图谱对齐全自动化
在人工智能领域，知识图谱的构建和应用一直是研究的热点。知识图谱作为一种结构化的语义知识库，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能问答等多个领域。然而，知识图谱的构建并非易事，尤其是知识图谱之间的实体对齐问题，一直是困扰研究者的一个难题。传统的实体对齐方法依赖于人工标注的种子对齐作为先验知识，这种方法不仅成本高昂&#x...
超越CVPR 2024方法，DynRefer在区域级多模态识别任务上，多项SOTA
在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域，多模态识别任务一直是一个热门的研究课题。这些任务旨在将图像或视频中的视觉信息与文本描述相结合，以实现更准确和全面的理解。然而，在区域级多模态识别任务中，如图像区域的文本描述生成，仍然存在一些挑战。 首先，大多数现有的方法在处理固定分辨率的视觉输入时，缺乏对不同分...
【机器学习】RLHF：在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈
一、引言 在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的校准已成为一个备受关注的热点。基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，简称RLHF）作为一种有效的校准方法，已逐渐在GPT-4、ChatGPT等先进模型中展现出其独特优势。然而，随着离线对齐算法的迅速崛起，RLHF所面临的挑战也日益严峻。本文将从RLHF的基本概念入手，...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
+关注