XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemImagen
Imagen 3 -Googleapis.com MTR V3：2024 Waymo Open DataSet挑战的第一名解决方案 - 运动预测 Gemma 3技术报告-Googleapis.com 2025年1月的学期清单-Googleapis.com
文本对图像（T2I）模型驱动了许多用例，例如在图像生成和编辑中以及场景理解。在此技术报告中，我们概述了Google Imagen家族中最新模型的培训和评估，Imagen3。在其默认配置下，Imagen 3以1024×1024分辨率生成图像，然后可以进行2×，4×或8×UPS采样。我们对其他最先进的T2I模型描述了我们的评估和分析。我们发现Imagen 3比其他模型更优选。特别是，它在光真相和遵守长而复杂的用户提示方面表现良好。部署T2i模型引入了许多新的挑战，我们详细描述了专注于了解与该模型家族相关的安全性和责任风险，以及我们为减少潜在危害的努力。
Imagen 3 -Googleapis.com
运动预测是指根据历史轨迹和高清图来估算代理商的未来轨迹，是自主驾驶领域的一项基本任务。近年来，运动预测引起了广泛的关注[4、5、7、9、11、17]，因为对于机器人车辆进行安全决定至关重要。在现有研究中，MTR [8，13 - 15]系列取得了显着的成功。他们采用编码网络进行场景上下文编码，并与解码器网络配对，该网络从一组意图查询中生成多模式轨迹，这些查询是从预定义的锚定初始化的。我们的解决方案MTR V3是MTR ++ [14]的扩展，这是一个尖端的运动预测框架，并通过将原始LIDAR数据掺入场景编码和意图查询在轨迹解码中的演变而得到改进。具体来说，我们引入了激光雷达编码器，以捕获基本场景上下文信息，例如植被和建筑物，这些信息通常在高清地图中缺少，但对于预测行人运动至关重要。此外，由于锚的稀疏性，香草MTR ++遭受了高回归误差。为了减轻此问题，我们在[8]中采用了不断发展且独特的方案，以根据特定场景适应锚定。利用这些技术，我们的解决方案达到了
编纂的图像 - Interspectifs＆Chema Palacios
图像已接管了这个词。 div>现在，动词是语言，在屏幕上显示为编码表示。 div>神经元网络，LLM（大型语言模型）和生成网络的最新发展改变了数字创建过程，而Milestone Steyerl提到的图像不再是指事实或有形的现实，而是指概率。 div>因此，这些程序的学习过程是由代码，消息，测试和错误喂养的，导致我们集体无意识的平均图像或融合的产生。 div>因此，编码的图像，有症状的图像使您可以解决对社会技术网络（例如可能的行为，信息和关系）的不同反思。 div>
凯蒂·米切尔（Katie Mitchell）多媒体剧院的图像戏剧性
1.1。 div>The first projections ....................................................................................................................................................... div>Shadow Theater and Magic Lantern ............................................................................... 57 1.1.2. div>The cinematographer and historical avant -garde ................................................................. 61 1.1.3. div>剧院里的电影院............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 64 1.1.3.1。 div>New Russian Theater ............................................................................................ 64 1.1.3.2. div>German epic paradigm .................................................................................. 67 1.1.3.3. div>Multimedia witness during fascism ........................................................... 70
青少年心理健康中的社会环境和大脑结构：使用成像数据数据
1心理学和心理健康部，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，大曼彻斯特，大曼彻斯特，英国，人口健康部2司，卫生服务研究与初级保健部，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特，大曼彻斯特，曼彻斯特曼彻斯特大学曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特，卫生部。曼海姆，海德堡大学，德国曼海姆，德国曼海姆，5个认知与临床神经科学研究所，中央心理健康研究所，医学院曼海姆，海德堡大学，海德伯格大学，德国，德国，6，医学中心医学中心，施莱斯维格·霍尔斯坦大学，科医学中心，科尔斯坦大学，科医学中心，科学学院6
人工智能，医学图像和精度医学：进步和观点人工智能，医学成像和精确度量
总结，适用于医学形象以开发和加强个性化医学的人工智能（AI）的作用被描述为不断改进的过程，一系列机遇和巨大超越的专业挑战。 div>这项工作描述了AI相对于图像，数据制备，图像协调，器官和伤害的自动分割，其标记，放射学变量的提取以及预测临床模型的发展。 div>与这些解决方案在临床实践中的整合相关的方面，以提高护理过程，诊断和治疗最个人，高效和精确的患者的精度和效率。 div>诸如Primage和Chaimeleon之类的项目强调了AI的变革潜力以及跨学科合作的基本作用，以实现这种潜力，基于连续的多专业协作，以解决伴随这些进步的道德，监管，技术和临床挑战。 div>
推进和评估文本指导的图像inpainting
文本引导的图像编辑可以在支持创意应用程序方面具有变革性的影响。关键挑战是生成忠于输入文本提示的编辑，同时与输入图像一致。我们提出了Imagen Edor，这是一种构建的级联扩散模型，通过对文本引导的图像插入的微调[36]构建。Imagen ed- Itor的编辑忠实于文本提示，这是通过使用对象探测器在培训期间提出涂料面罩来提出的。此外，成像编辑器在输入图像中通过对原始高分辨率图像进行调节管道来详细信息。为了证明定性和定量评估，我们介绍了EditBench，这是用于文本指导图像插入的系统基准。EditBench评估在Natu-ral和生成的图像上探索对象，属性和场景的图像。Through extensive human evaluation on EditBench, we find that object-masking during training leads to across- the-board improvements in text-image alignment – such that Imagen Editor is preferred over DALL-E 2 [ 31 ] and Stable Diffusion [ 33 ] – and, as a cohort, these models are better at object-rendering than text-rendering, and handle mate- rial/color/size attributes better than count/shape attributes.
迈向负责任的人工智能生成内容之路
于 2022 年 8 月。作为 OpenAI 的竞争对手，谷歌提出了两种可以生成逼真图像的文本转图像模型：基于扩散的模型 Imagen [Saharia et al。，2022a] 和 Pathways 自回归文本转图像模型 (Parti) [Yu et al。，2022]。除了文本转图像任务外，扩散模型还广泛用于图像转图像 [Saharia et al。，2022b；Whang et al。，2022] 和文本转视频模型，例如 Runway [Runway，2022]、Make-A-Video [Singer et al。，2022]、Imagen Video [Ho et al。，2022] 和 Phenaki [Villegas et al。，2022]。稳定扩散已适用于各种应用，从医学成像 [Chambon 等人，2022] 到音乐生成 [Agostinelli 等人，2023]。除了图像和视频生成之外，文本生成还极大地影响了人类的生活，从创作一篇文章或整篇文章到协助工程师编写代码。
