扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外,诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是,当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中,我们介绍了开放式摄影注意力图(OVAM) - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法,可为任何单词生成注意力图。此外,我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程,用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
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2024 年 2 月 7 日 — 报价匹配参加国防部竞赛。日期和时间。备注。资格... 估计金额 ¥。(不含消费税和地方消费税。)产品名称。规格... 规格。单位。数量。单价。金额。洗洁精 + 17 件。
2024 年 4 月 17 日 — 国防部竞赛注释小时参与资格6.5.8。6.6.28.6.4.17.6.5.7。0900.低于边距。4 规格的交付地点、合同条款等的地点、联系信息和提交地点T640-8287。
在最近的研究中,已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注,旨在概括训练期间标记的类别的有限级别,并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比,打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是,它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着,尽管具有开放式的性质,但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题:如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解,该怎么办?在本文中,我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测,这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它,我们将对象检测形式为生成问题,并提出了一个名为generateu的简单框架,该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是,我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器,其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务,我们介绍了一种评估方法,旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得:https://github.com/foundationvision/generateu。例如,在LVIS数据集上,我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称,即类别名称无法看到类别名称,即使类别名称看不见类别名称,我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
COVID-19 疫情改变了全球的市场、组织、个人、行业、行为和技术发展(Breier 等人,2021 年)。各种类型和规模的公司都被迫以非常快速和敏捷的方式适应,以在巨变的时代生存下来。值得注意的是,这种变化被认为是暂时的。然而,事实并非如此。这场疫情彻底改变了许多方面,并将在未来几年和几十年影响更多方面。这与文献一致,文献表明,充满挑战的时代和巨大的挑战可以刺激新的增长道路(Bertello 等人,2022a、2022b)。因此,企业必须适应并在充满挑战的时代创造生存条件。这不是开发新产品或新工艺的问题(Sukumar 等人,2020 年)。相反,这种根本性的变化需要重新思考商业模式(Piccolo 等人,2022 年)。商业模式创新通常涉及数字化流程
在生态系统中运营的不同财务机构之间共享客户的财务帐户信息。开放的基于财务的帐户汇总扩展到数据整合和可视化。随着客户随时可从生态系统获得的财务信息,公司可以个性化他们的服务,以满足不断发展的客户财务需求。
● Goal: truly multi vendor solution ● Standardised open interfaces ● Vertical and horizontal disaggregation ● Three O-RAN Alliance RAN functions: O-RU, O-DU, O-CU (CP and UP) ● Other key elements: RIC and SMO ● O-RAN Alliance nomenclature for Cloud Platform: O-Cloud
Darktrace 免疫系统利用开放式架构,无缝接入不断发展的多样化生态系统。通过一键式集成,该平台可以立即获取新形式的遥测数据,在既定的工作流程中分享定制的 AI 见解,并与各种技术进行互操作,以在电子邮件系统、内联防御和协作平台上提供自主响应。除了越来越多的一键式集成之外,Darktrace 免疫系统还有多种数据获取和输出方法,以最适合您的生态系统。
文本到图像生成模型正变得越来越流行,公众可以访问。由于这些模型看到大规模的部署,因此有必要深入研究其安全性和公平性,以免消散和永久存在任何形式的偏见。然而,存在的工作重点是检测封闭的偏见集,定义了先验的偏见,将研究限制为众所周知的概念。在本文中,我们解决了出现OpenBias的文本到图像生成模型中开放式偏见检测的挑战,该模型是一条新管道,该管道可识别和量化双质量的严重性,而无需访问任何预编译的集合。OpenBias有三个阶段。在第一阶段,我们利用大型语言模型(LLM)提出偏见,给定一组字幕。其次,目标生成模型使用相同的字幕绘制图像。最后,一个视觉问题回答模型认识到了先前提出的偏见的存在和范围。我们研究了稳定扩散1.5、2和XL强调新偏见的稳定扩散,从未研究过。通过定量实验,我们证明了OpenBias与当前的封闭式偏见检测方法和人类判断一致。