扩散关键词检索结果

1 种基因可能会增加乳腺癌扩散的风险

1 gene may put you at higher risk of breast cancer’s spread

新研究首次提供了乳腺癌转移的遗传易感性证据,具有深远的临床意义。

稳定扩散 3.5:重新定义 AI 图像生成的创新

Stable Diffusion 3.5: Innovations That Redefine AI Image Generation

AI 已经改变了许多行业,但它对图像生成的影响是显著的。曾经需要专业艺术家的专业知识或复杂的图形设计工具才能完成的任务,现在只需几个描述性词语和一个合适的 AI 模型即可轻松完成。这一进步赋予了个人和企业权力,使创造力达到了前所未有的高度[…]稳定扩散 3.5:重新定义 AI 图像生成的创新首先出现在 Unite.AI 上。

新研究推翻了几十年来关于癌症如何生长和扩散的信念

New Research Overturns Decades-Old Beliefs About How Cancer Grows and Spreads

新的研究挑战了肿瘤作为“双速”实体运行的观点。来自科隆大学和巴塞罗那基因组调控中心 (CRG) 的科学家发现,癌症在其整个质量范围内持续生长,而不是集中在其外缘。这项研究发表在 eLife 杂志上,挑战了长期以来关于 [...]

核不扩散制度:全球视角录音现已推出

<a href="https://mershoncenter.osu.edu/news/nuclear-non-proliferation-regime-global-perspectives-recordings-now-available" title="Nuclear Non-Proliferation Regime: Global Perspectives Recordings Now Available">Nuclear Non-Proliferation Regime: Global Perspectives Recordings Now Available</a>

我们最近召开的核不扩散制度研讨会汇集了一群来自世界各地的专家,共同探讨这一关键全球问题的现状和未来挑战……

OP63:生成式人工智能和大规模杀伤性武器不扩散:为什么外交官和政策制定者现在需要关注并发展人工智能素养

OP63: Generative AI and WMD Nonproliferation: Why Diplomats and Policymakers Need to Pay Attention Now and Develop AI Literacy

政策制定者和外交官必须紧急发展人工智能素养,以利用其优势,同时防止潜在的滥用。

Kaleido 扩散:使用自回归潜在模型改进条件扩散模型

Kaleido Diffusion: Improving Conditional Diffusion Models with Autoregressive Latent Modeling

扩散模型已成为从文本描述生成高质量图像的强大工具。尽管这些模型取得了成功,但它们在采样图像中通常表现出有限的多样性,尤其是在使用高无分类器指导权重进行采样时。为了解决这个问题,我们提出了 Kaleido,这是一种通过结合自回归潜在先验来增强样本多样性的新方法。Kaleido 集成了一个自回归语言模型,该模型对原始标题进行编码并生成潜在变量,作为抽象和中间表示……

浓度对透析管渗透和扩散的影响

EFFECTS OF CONCENTRATION ON OSMOSIS AND DIFFUSION WITH DIALYSIS TUBING

通过检查碘化钾和葡萄糖等溶质的运动,并跟踪不同蔗糖浓度下的重量变化,该实验旨在证明被动运输的原理和……浓度对透析管渗透和扩散的影响首先出现在科学笔记中。

Link 16,激光为日益扩散的作战人员空间架构提供顶级通信

Link 16, Lasers Provide Top Comms on Proliferated Warfighter Space Architecture

太空发展局局长德里克·图尔尼尔表示,Link 16 将继续成为该卫星星座提供的通信的首选,因为它是美国士兵和美国盟友最依赖的基础。

五角大楼不会用核武器威胁非核《不扩散核武器条约》缔约国

Пентагон не будет угрожать ядерным оружием участникам ДНЯО без ядерного статуса

美国国防部不打算对《不扩散核武器条约》(NPT)缔约国使用原子武器,但保留对其他国家使用原子武器的可能性。 11 月 15 日,五角大楼的报告中得知了这一点。

让光明照耀!扩散模型和重新点亮的未来

Let There Be Light! Diffusion Models and the Future of Relighting

在这篇关于场景编辑的深入博客中,了解尖端扩散模型如何处理重新照明、协调和阴影消除。照片由 Brian Aitkenhead 在 Unsplash 上拍摄。重新照明是在给定输入场景的情况下,在指定的目标照明条件下渲染场景的任务。这是计算机视觉和图形学中的关键任务。然而,这是一个不适定问题,因为场景中物体的外观是由光源、几何形状和表面材料属性等因素之间的复杂相互作用产生的。这些相互作用产生了歧义。例如,给定一个场景的照片,物体上的黑点是由于照明投射的阴影造成的,还是材料本身的颜色很暗?区分这些因素是有效重新照明的关键。在这篇博文中,我们讨论了不同的论文如何通过扩散模型解决重新照明问题。重新照明包含

欧盟高级代表就某些国家遵守理事会第 2024/2695 号决定(CFSP)发表声明,该决定涉及针对化学武器扩散和使用的限制措施

Statement by the High Representative on behalf of the EU on the alignment of certain countries with Council Decision (CFSP) 2024/2695 concerning restrictive measures against the proliferation and use of chemical weapons

欧盟高级代表就某些第三国遵守欧盟理事会 2024 年 10 月 14 日第 2024/2695 号决定(修订关于防止化学武器扩散和使用的限制措施的第 2018/1544 号决定)发表声明。

稳定扩散 3.5:文本到图像 AI 的架构进步

Stable Diffusion 3.5: Architectural Advances in Text-to-Image AI

Stability AI 推出了 Stable Diffusion 3.5,标志着文本到图像 AI 模型的又一次进步。此版本代表了一项全面的改革,由宝贵的社区反馈和致力于突破生成 AI 技术界限的承诺推动。继 6 月发布 Stable Diffusion 3 Medium 之后,Stability AI 承认该模型并未完全满足 […] 文章 Stable Diffusion 3.5:文本到图像 AI 的架构进步首先出现在 Unite.AI 上。

新型太空产业的扩张和导弹技术扩散风险

The Expansion of the NewSpace Industry and Missile Technology Proliferation Risks

本 SIPRI 报告介绍并分析了一项关于开发、测试、生产或营销导弹相关技术的 NewSpace 公司传播的试点研究,并为 MTCR 合作伙伴制定了政策建议。

第 19 届北约军备控制、裁军和大规模杀伤性武器不扩散年会

19th Annual NATO Conference on Arms Control, Disarmament and Weapons of Mass Destruction Non-Proliferation

北约和波兰外交部将于 2024 年 10 月 3 日至 4 日在华沙联合举办第 19 届北约军备控制、裁军和大规模杀伤性武器 (WMD) 不扩散年度会议。

无分类器扩散指导概述:模型指导本身版本不佳导致模型指导受损(第 2 部分)

An overview of classifier-free diffusion guidance: impaired model guidance with a bad version of itself (part 2)

如何在不进行条件 dropout 的情况下将无分类器指导 (CFG) 应用于您的扩散模型?扩散模型生成采样的最新替代方案是什么?在本文中找到答案!

扩散模型方法解决生成 AI 图像中的纵横比问题

Diffusion model approach tackles aspect ratio problem in generative AI images

左侧图片由标准方法生成,而右侧图片由 ElasticDiffusion 生成。两张图片的提示都是“一只运动猫在新闻发布会上向记者解释其最新丑闻的照片。”(图片由 Moayed Haji Ali/莱斯大学提供。)作者:John Bogna 生成式人工智能 […]

Transformer?扩散?输血!

Transformer? Diffusion? Transfusion!

最新多模态转输模型的简单介绍最近,Meta 和 Waymo 发布了他们的最新论文 —Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model,该论文将流行的 Transformer 模型与扩散模型相结合,用于多模态训练和预测目的。与 Meta 之前的工作一样,Transfusion 模型基于带有早期融合的 Llama 架构,它同时采用文本 token 序列和图像 token 序列,并使用单个 Transformer 模型来生成预测。但与以前的技术不同,Transfusion 模型对图像 t

斯德哥尔摩国际和平研究所牵头举办大规模杀伤性武器不扩散与裁军课程

SIPRI-led course on WMD non-proliferation and disarmament

SIPRI 和欧盟不扩散与裁军联盟很高兴宣布推出一门关于大规模杀伤性武器不扩散和裁军的新入门课程。该课程将于 2024 年 12 月 2 日至 5 日在瑞典斯德哥尔摩举行。