千万别让富坚义博想到这个

发布时间:2025/11/25 12:18 来源:启东家居装修网

手绘”的战斗能力呢？

基于自复显露的“无限视觉多肽”

与DALL·E和Imagen第二大的有所不同在于，NUWA-Infinity在投影聚合上从未采行渗入基本概念。

这是因为，渗入基本概念虽然在投影聚合上优点不俗，但它从未作法改变输显露投影的大小，包括培训和逻辑推理投影的窄高是被自行为假设好的。

因此，为了让基本概念该协会“嗣后手绘”，研究成果提显露异议了一种基于自复显露的自复显露聚合基本概念（autoregressive over autoregressive generation），培训时将投影被分成很多个小块，然后再行对每个小块（patch）分别透过培训。

不过，如果只对这些patch单独培训，很难导致多肽投影时用到“不和谐”的结果，例如把头发p到脸上等等。

因此，与一些基于GAN的基本概念并不需要对每个patch透过独立培训有所不同，NUWA-Infinity在透过培训时，有意识地去强化各个patch密切关系的“反之亦然”。

除了对每个patch透过独立培训以外，NUWA-Infinity在逻辑推理投影时，还会要求各patch与远处的patch产生子“联络”，让聚合的投影更是带有不间断优点。

当然，逻辑推理显露投影或录像的步骤，在NUWA-Infinity好好有所不同培训任务时也不一样。

由于评注是一维数据库，投影是二维（窄+长）数据库，录像则是三维数据库（窄+长+整整），因此NUWA-Infinity在好好有所不同培训任务时，逻辑推理的依序也有所不同。

例如，在“除去投影”的过程中，投影逻辑推理是一圈一圈向上聚合的；而在评注聚合投影、或是录像评注聚合时，这些逻辑推理的依序又有不一样的叠加：

不过，NUWA-Infinity也还有一些上都，例如与DALL·E2和Imagen有所不同的是，它是在特定数据库集（清明上河图、兔子佩奇等）上培训的。

因此，一方面NUWA-Infinity在更是一般的数据库集上到底也能表现显露这么好的优点，还有待相符合；

另一方面，在评注聚合投影上，目前著者并从未将它这一战斗能力与DALL·E2和Imagen等基本概念透过对比，因此在这一培训任务上并必须说它是最出众的，只能说聚合投影大小上减少了一些限制。

著者：标识符在决意肝脏了

研究成果的一作吴晨飞（Chenfei Wu），麻省理工学院毕业于天津大学，现工作于苹果公司亚研院。

在北邮读博之前，他在NeurIPS和ACM Multimedia等顶讲话发表过不少与视觉问答（VQA）无关的研究成果。

△图源北邮计算机程序学院

主导一作Jian Liang，来自北京大学。

在在，去年被ECCV 2022收录的NUWA研究成果，也是这两位著者合作伙伴产显露的。

此外，来自苹果公司Azure AI一个团队的Xiaowei Hu、Zhe Gan、Jianfeng Wang、Lijuan Wang、Zicheng Liu，以及清华教授方跃坚也参与了此次科学研究，通讯著者则是苹果公司亚研院的高级科学研究员&科学研究经理段楠。

对于这项科学研究本身，有网上调侃：才注册完DALL·E2测试海外版就看到这个，慢跟不上节奏了……

还有网上大胆现实生活“有生子之年”新作：以这个速度快，世纪告一段落前我们是不是能玩上“可实时聚合”的独创VR游戏了？

但对于科学研究的优点，也有旁观者猜疑是在“吹牛”，因为这次的“无限海外版”NUWA还并从未自由软件。对此著者之一Zhe Gan回应指出：

我们也很想带走标识符，正在努力ing。

此外也有旁观者对于AI“嗣后手绘”的战斗能力提显露异议了不足之处：

对于AI来说，真的是“嗣后”一幅手绘难，还是从0聚合一个投影更是难？

你看来呢？

研究成果位址：

项目位址：#/

参考链接：[1]_akhaliq/status/1549954767585173505[2][3][4]_KvGSf1y0MU

— 完 —

光子位 QbitAI · 华尔街日报号签约

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