OOTDiffusion-虚拟试穿技术的实现OOTDiffusion是一种基于潜在扩散的虚拟试穿技术,其主要目的是通过实现控制性的换装融合,让用户能够在虚拟环境中试穿不同的服装。该技术通过融合最新的机器学习算法与图像处理技术,为用户提供了一种新颖的虚拟试穿体验。https://github.com/levihsu/OOTDiffusionSoraWebui-使用文本和OpenAI的Sora模型在线生成视频SoraWebui是一个开源项目,它的主要功能是利用OpenAI开发的Sora模型,通过文本输入在线生成视频,非常简便易用,还支持一键式网站部署。https://github.com/Sora
今天分享的是电子系列深度研究报告:《AIGC专题:Sora开启AIGC新纪元,海外龙头AI指引乐观》。(报告出品方:方正证券)报告共计:30页来源:人工智能学派Sora、Gemini1.5Pro相继发布,AIGC新时代已至大模型Sora震摅登场,Al生成视频领域里程碑0penAl在2024年2月16日发布文生视频模型Sora,突破了AIGC的高地,该模型完美继承DALL·E3的画质和遵循指令能力,并利用了GPT扩写,具备超长生成时间(60s,Pika1.0为3s)、单视频多角度镜头、理解物理世界三大突出优势。除文生视频外,该模型还能支持通过现有的静态图像生成视频,并能准确、细致地对图像内容进行
本文分享自华为云社区《华为云携十大系统性创新亮相巴塞罗那打造最适合AI的基础设施》,作者:华为云头条。近日,主题为“一切皆服务,加速千行万业智能升级”的华为云峰会在巴塞罗那隆重召开,汇聚来自运营商、金融、互联网等多个行业的超过500名企业高层和技术专家。华为云向与会者展示了面向AI的十大系统性创新以及盘古大模型的丰富行业实践,打造最适合AI的基础设施,加速千行万业智能化。华为高级副总裁、欧洲地区部总裁鲁勇在致辞中表示:“未来十年,智能化将是欧洲的巨大机会窗。华为希望利用所擅长的ICT技术,帮助全球客户和伙伴抓住智能化这一历史性的战略机遇,我们也希望与欧洲的客户和伙伴持续合作,共同推动千行万业的
2月26日消息,据外媒报道,微软发布了一个名为PyRIT的开放访问自动化框架,用于主动识别生成式AI系统中的风险。微软人工智能红色团队负责人Ram Shankar Siva Kumar表示,红色团队工具旨在“使全球每个组织都能利用最新的人工智能进步进行负责任的创新”。该公司表示,PyRIT可用于评估大型语言模型(LLM)端点对不同伤害类别的稳健性,如捏造、滥用和禁止内容。并且还能用于识别从恶意软件生成到越狱的安全危害,以及身份盗窃等隐私危害。PyRIT有五个接口:目标、数据集、评分引擎、支持多种攻击策略的能力,以及包含一个内存组件,该组件可以采用JSON或数据库的形式来存储中间输入和输出交互。
程序员的社交圈子几乎没有,而不是非常小,总是在两点一线之间往返,回忆起过往,自己错过了一班班划时代的列车。一、读书分享【财富的真相】李笑来所谓的个人财富自由,指的是某个人再也不用为了满足生活必需而出售自己的时间了。他强调概念的重要性,还说一个人的脑子是否清楚,就看他大脑中有多少正确的概念和概念之间的关系。最宝贵的财富是什么?不是时间,而是注意力。注意力>时间>金钱,这条简单而深刻的公式,直接决定了人生的效率。付费就是捡便宜,让我学会了付费从最牛的人那儿学习,让我以最快的速度进步的同时,节省了不知道多少时间。我们所有的财富都是从我们的时间里挖出来的,核心动作,就是自学。自学什么,自学生产知识、销
数字时代,AI已经成为企业创新和发展的关键动力。随着云计算、5G、物联网技术的飞速发展,在小型终端和中大型数据中心、云中构建AI应用已经成为用户共识,但同样也带来了算力的挑战。近期,Arm宣布推出新一代Arm®Neoverse™技术,其中包括通过性能效率更优异的N系列新IP扩展ArmNeoverse计算子系统(CSS)产品路线图,推出NeoverseCSSN3;以及首次将计算子系统引入性能优先的V系列产品线,推出新的NeoverseCSSV3。近日,Arm高级副总裁兼基础设施事业部总经理MohamedAwad在接受记者采访时表示,AI有着非常庞大的计算需求,传统的通用CPU已经无法满足AI的算
前段时间,AI大神Karpathy上线的AI大课,已经收获了全网15万次播放量。当时还有网友表示,这2小时课程的含金量,相当于大学4年。就在这几天,Karpathy又萌生了一个新的想法:那便是,将2小时13分钟的「从头开始构建GPT分词器」的视频,转换为一本书的章节(或者博客文章)形式,专门讨论「分词」。具体步骤如下:-为视频添加字幕或解说文字。-将视频切割成若干带有配套图片和文字的段落。-利用大语言模型的提示工程技术,逐段进行翻译。-将结果输出为网页形式,其中包含指向原始视频各部分的链接。更广泛地说,这样的工作流程可以应用于任何视频输入,自动生成各种教程的「配套指南」,使其格式更加便于阅读、
视频生成进展如火如荼,Pika迎来一位大将——谷歌研究员OmerBar-Tal,担任Pika创始科学家。一个月前,还在谷歌以共同一作的身份发布视频生成模型Lumiere,效果十分惊艳。当时网友表示:谷歌加入视频生成战局,又有好戏可看了。StabilityAICEO、谷歌前同事等在内一些业内人士送上了祝福。Lumiere一作,刚硕士毕业OmerBar-Tal,2021年本科毕业于特拉维夫大学的数学与计算机系,随后前往魏茨曼科学研究所攻读计算机硕士,主要聚焦于图像和视频合成领域的研究。其论文成果多次被顶会接收,比如Text2LIVE(ECCV2022Oral)、MultiDiffusion(ICM
可控核聚变,又有新突破了!长期以来,核聚变一直受着一个「幽灵」的困扰——等离子体不稳定性问题。而最近,普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态,这个时间,就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸!从此,科学家可以防止可控核聚变的中断,产生足够能量所需的高功率聚变反应,也就更有可能了。这项重大突破,成果已经登上Nature。论文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-024-07024-9可控核聚变重大难题,被AI突破几十年来,科学家一直努力在地球上实现核聚变。因为人类社会未来面临的能源枯竭问题,很可能会被可控核聚变解决。它有望为我们提供
扩散模型,迎来了一项重大新应用——像Sora生成视频一样,给神经网络生成参数,直接打入了AI的底层!这就是新加坡国立大学尤洋教授团队联合UCB、MetaAI实验室等机构最新开源的研究成果。具体来说,研究团队提出了一种用于生成神经网络参数的扩散模型p(arameter)-diff。用它来生成网络参数,速度比直接训练最多提高44倍,而且表现毫不逊色。这一模型一经发布,就迅速在AI社区引发强烈讨论,圈内人士对此的惊叹,毫不亚于普通人看到Sora时的反应。甚至有人直接惊呼,这基本上相当于AI在创造新的AI了。就连AI巨头LeCun看了之后,也点赞了这一成果,表示这真的是个cuteidea。而实质上,p