近日,Huggingface的机器学习科学家Nathan Lambert,在一篇博文中对当前入局大模型的力量,从开源视角进行了梳理,并提出了很多深刻的见解。 What this looks like is instead of taking th...
此外,微调之后的模型能够生成更为详实和丰富的输出,并能够轻松应对具有超长上下文长度的图文对话情景。 InternLM-Xcomposer2在MMDU-45k数据集上finetune前后的表现。错误或幻觉描述在展...
而在X 光成像中,并不关注颜色信息,只需要重建出辐射密度 ��。 同时我们注意到辐射密度属性与观测的视角无关。因此,我们指出,X 光下的 NeRF 公式应当为: 其中的 Θ�� 表示我们 Linef...
作者:InstantX 团队 主题驱动的文本到图像生成,通常需要在多张包含该主题(如人物、风格)的数据集上进行训练,这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等,但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练,往往无法很有效地兼容社区已有...
3D 生成是 AI 视觉领域的研究热点之一。本文中，来自 Adobe 研究院和斯坦福大学等机构的研究者利用基于 transformer 的 3D 大型重建模型来对多视图扩散进行去噪，并提出了一种新颖的 3D...
更多内容请点击：一份来自Huggingface的大模型进化指南:没有必要完全复现GPT-4 推荐文章