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[植物学•2025] Nepenthes Higaonon(Nepenthaceae)•菲律宾北部北部北部的一种新的投手植物

[Botany • 2025] Nepenthes higaonon (Nepenthaceae) • A New Species of Pitcher Plant from the northern Mindanao, Philippines

nepenthes higaonon lagunday&V.B. Amoroso, in Lagunday, Baul, Ansihagan et Amoroso, 2025. DOI: doi.org/10.11646/phytotaxa.689.2.12 facebook.com/MelbertJamesGBaul AbstractNepenthes higaonon (section Alatae) is described as a new species from the gravel substrates of northern Mindanao, Philippines. It

足球运动员风险在世界杯体育场的热压力

Soccer Players Risk Heat Stress in World Cup Stadiums

Rapidly traveling between climate zones, all with different average temperatures, humidities, and oxygen levels, will place additional stress on players, staff, and spectators.

ImmerseDiffusion:生成空间音频潜在扩散模型

ImmerseDiffusion: A Generative Spatial Audio Latent Diffusion Model

我们引入了 ImmerseDiffusion,这是一种端到端生成音频模型,可根据声音对象的空间、时间和环境条件产生 3D 沉浸式音景。ImmerseDiffusion 经过训练可生成一阶环绕声 (FOA) 音频,这是一种包含四个通道的传统空间音频格式,可以渲染为多通道空间输出。所提出的生成系统由将 FOA 音频映射到潜在成分的空间音频编解码器、基于各种用户输入类型训练的潜在扩散模型(即文本提示、空间……

100 个生成式 AI 用例

100 Generative AI Use Cases

生成式人工智能正在通过自动化任务、增强创造力和提高效率来彻底改变行业。从内容创作到科学研究,ChatGPT GPT-4o、Gemini 2.0、Llama 3.1 405B、Deepseek、DALL·E 和 Stable Diffusion 等人工智能模型正在释放新的可能性。从 Google 趋势图可以看出,在 2022 年 10 月 ChatGPT 推出后,人们对生成式 AI 的兴趣激增。到 2026 年,预计超过 80% 的公司将集成生成式 AI API、模型或在生产中部署由 GenAI 驱动的应用程序——这一比例比 2023 年的不到 5% 大幅上升。根据 Statista 的数据,生

使用 AWS Inferentia2 经济高效地微调和托管 SDXL 模型

Fine-tune and host SDXL models cost-effectively with AWS Inferentia2

随着技术的不断发展,新的模型不断涌现,提供更高的质量、更大的灵活性和更快的图像生成功能。StabilityAI 发布的 Stable Diffusion XL (SDXL) 就是这样一种突破性的模型,它将文本到图像的生成 AI 技术推向了前所未有的高度。在这篇文章中,我们演示了如何使用 SageMaker Studio 有效地微调 SDXL 模型。我们展示了如何准备经过微调的模型以在由 AWS Inferentia2 提供支持的 Amazon EC2 Inf2 实例上运行,从而为您的推理工作负载带来卓越的性价比。

俄罗斯海军的太平洋舰队“在实战中不会有所作为”

The Russian Navy’s Pacific Fleet ‘Won’t Make a Difference In a Shooting War’

要点和摘要:虽然俄罗斯海军太平洋舰队拥有现代弹道导弹潜艇并与中国进行联合海军演习,但对弗拉基米尔·普京来说,它仍然是事后的想法。 -由于俄罗斯专注于乌克兰和中东,其太平洋部队扮演着次要角色,主要是悬挂国旗和收集情报。 -与中国相比 […]The post The Russian Navy’s Pacific Fleet ‘Won’s making a Difference In A 热战’ appeared first on 19FortyFive.

社交媒体正在用漫画取代我们的政客

Social media is replacing our politicians with caricatures

From her experiences as a Jehovah’s Witness to a child bride and single mom, transfer student Carla Galaise ’27 now hopes to study anthropology to make a difference in her communities.The post Unconventional Cardinal: A transfer student’s journey from child marriage to Stanford’s campus appeared fir

与众不同 — 永不重演 向英雄致敬

Be the Difference-Never Again honors heroes

Be the Difference 的使命是“讲述那些冒着生命危险拯救他人的人,并激励人们采取行动。”

了解即时工程:释放 AWS 上稳定性 AI 模型的创造潜力

Understanding prompt engineering: Unlock the creative potential of Stability AI models on AWS

Stability AI 在 Amazon SageMaker JumpStart 上最新推出的 Stable Diffusion 3.5 Large (SD3.5L) 通过生成更多样化的输出并紧密遵循用户提示来增强图像生成、人体解剖渲染和排版,使其成为对其前身的重大升级。在这篇文章中,我们将探索可以增强这些模型性能的高级提示工程技术,并通过文本到图像的转换促进引人注目的图像的创建。

在 Amazon SageMaker JumpStart 中引入 Stable Diffusion 3.5 Large

Introducing Stable Diffusion 3.5 Large in Amazon SageMaker JumpStart

我们很高兴地宣布,Stability AI 最新、最先进的文本转图像模型 Stable Diffusion 3.5 Large 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出。在这篇文章中,我们提供了在 SageMaker JumpStart 中订阅 Stable Diffusion 3.5 Large、在 Amazon SageMaker Studio 中部署模型以及使用文本转图像提示生成图像的实施指南。

VQAScore:评估和改进视觉语言生成模型

VQAScore: Evaluating and improving vision-language generative models

简介 文本到图像/视频模型(如 Midjourney、Imagen3、Stable Diffusion 和 Sora)可以根据自然语言提示生成美观、逼真的视觉效果,例如,给定“几只巨大的猛犸象走近,穿过一片雪地草地……”,Sora 会生成:但我们如何知道这些模型是否生成了我们想要的东西?例如,如果提示是“棕色的狗在树周围追逐黑色的狗”,我们如何判断模型显示的是狗“在树周围追逐”而不是“在后院玩耍”?更一般地说,我们应该如何评估这些生成模型?虽然人类可以轻松判断生成的图像是否与提示一致,但大规模的人工评估成本高昂。为了解决这个问题,我们引入了一个新的评估指标 (VQAScore) 和基准数据集

Stable Diffusion 3.5 为数字艺术打开了新大门

Stable Diffusion 3.5 opens new doors in digital art

Stability AI 最新发布的 Stable Diffusion 3.5 引入了三种强大的模型变体,可为消费硬件提供增强的图像质量、速度和可访问性。这些模型可免费用于非商业用途,并集成了先进的安全功能以防止滥用。

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。

批判性审视 AI 图像生成

A Critical Look at AI Image Generation

图像生成 AI 究竟能告诉我们关于这个世界的什么信息?照片由 Math 在 Unsplash 上拍摄我最近有机会对一个有趣的项目进行分析,而我要说的太多了,无法在一篇文章中全部涵盖,所以今天我将讨论我对它的更多想法。研究人员在这个项目中采用的方法是向不同的生成 AI 图像生成工具提供一系列提示:Stable Diffusion、Midjourney、YandexART 和 ERNIE-ViLG(由百度提供)。这些提示特别针对不同的世代——婴儿潮一代、X 世代、千禧一代和 Z 世代,并要求在不同背景下拍摄这些群体的图像,例如“与家人在一起”、“度假”或“在工作”。虽然结果非常有趣,也许揭示了一些

AWS 密钥管理服务现在支持 ECDH 以实现安全通信

AWS Key Management Service Now Supports ECDH for Secure Communications

今年夏天,AWS 宣布 AWS 密钥管理服务 (KMS) 支持椭圆曲线 Diffie-Hellman (ECDH) 密钥协议。AWS 的安全团队最近展示了新的 DeriveSharedSecret API 如何通过使用派生共享密钥建立安全通信通道。作者:Renato Losio

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 […]

VEX IQ 教育套件 V2 德语版拆箱

VEX IQ Education Kit V2 Unboxing auf Deutsch

另请参阅我与第一代的比较:https://robots-blog.com/2024/08/22/ Differentials- Between-vex-iq-1st- Generation-und-vex-iq-2nd- Generation/

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