文章目录一、背景二、方法2.1特征抽取和加强2.2Language-GuidedQuerySelection2.3Cross-ModalityDecoder2.4Sub-sentenceleveltextfeature2.5LossFunction3、效果3.1zero-shottransferofgroundingDINO3.2ReferringObjectdetection3.3Ablations3.4从DINO到GroundingDINO论文：GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetect
上月底，名为“chaindrop”的Reddit用户，在r/StableDiffusionsubreddit上分享了一个由人工智能生成的视频，在业内引起了不小的争议。视频中，一个由AI生成的丑陋畸形的“威尔·史密斯”，以一种可怕的热情将一把意大利面条铲进嘴里。这一“地狱般”的视频迅速传播到其他形式的社交媒体，数字媒体和广播公司Vice表示该视频将“伴随你的余生”，美国娱乐网刊TheA.V.Club称其为“AI开发的自然终点”。仅在Twitter上，这一视频的观看次数就超过了800万。下面这段动图是其中的部分内容。每一帧都以不同的角度展示了模拟的威尔·史密斯狼吞虎咽地吃着意大利面的场景。自从威尔
AIGC：StableDiffusion(一项普通人就能实现的AI前沿科技)的简介、StableDiffusion2.0的改进、安装、使用方法(文本到图像/图像修改/超分辨率/图像修复)之详细攻略导读：StableDiffusion能够通过文本prompt生成图像，执行图像的超分辨率、风格迁移、图像修复等任务，随着影响力逐渐变大，基于StableDiffusion二次开发应用会越来越多。当然，它最牛叉在，它不仅是一个开源模型，而且能够在消费级GPU上就能运行，关键是效果还不错，相比AIGC的明星产品DALL-E2，StableDiffusion是一项普通人就能自行部署、自己娱乐的AIGC科技产
AIGC是什么AIGC-AIGeneratedContent（AI生成内容），对应我们的过去的主要是UGC（UserGeneratedContent）和PGC（ProfessionaluserGeneratedContent）。AIGC就是说所有输出内容是通过AI机器人来生成产出相关内容，主要区别是过去主要是普通用户和某一领域专业用户（人）生产内容，AIGC主要是依赖于人工智能（非人类）生成内容，这个就是AIGC的核心意思。（版权认定：UGC和PGC是有版权概念的，版权归属于负责生成内容的人，AIGC目前美国法规认为是没有版权概念的，就是内容不属于调用的人，也不属于这个AI机器，所以没有版权归
AIGC是什么AIGC-AIGeneratedContent（AI生成内容），对应我们的过去的主要是UGC（UserGeneratedContent）和PGC（ProfessionaluserGeneratedContent）。AIGC就是说所有输出内容是通过AI机器人来生成产出相关内容，主要区别是过去主要是普通用户和某一领域专业用户（人）生产内容，AIGC主要是依赖于人工智能（非人类）生成内容，这个就是AIGC的核心意思。（版权认定：UGC和PGC是有版权概念的，版权归属于负责生成内容的人，AIGC目前美国法规认为是没有版权概念的，就是内容不属于调用的人，也不属于这个AI机器，所以没有版权归
文丨智能相对论作者丨沈浪大模型的风想要挂向教育行业的深处，还得再等上一些时日。ChatGPT在市场上火得一塌糊涂，大有颠覆传统教育行业的趋势，而体制内却冷静得像是不知道ChatGPT的存在。“你知道现在很火的ChatGPT吗？”——「智能相对论」在与身边几位公立学校的教师朋友交流ChatGPT、大模型、AI教育等话题后发现，体制内的教师对于这类热点话题并不了解，似乎也不在意其是否能颠覆传统教育模式的问题。在他们看来，AI要颠覆传统教育模式太遥远了，当前的教育模式也不可能会被颠覆。说出颠覆这话的，大概率是不了解教育的。01 风起大模型，AI教育再进阶在OpenAI官网公布的6个使用GPT-4的案
4 月22日，PMTalk社交娱乐产品增长与运营新玩法线下沙龙在广州举行，网易云信娱乐社交行业解决方案专家姚柱围绕AIGC与娱乐社交玩法融合，分享了《AIGC狂飙背后的娱乐社交产品趋势与实践》，以下为演讲整理实录。目前，传统娱乐社交应用主要分为聊天类场景、直播类场景和游戏类场景。聊天类场景主要基于IM即时通讯和实时音视频能力，包括了图文单聊、群聊、聊天室、社群等不同模式。直播类场景则基于直播、实时音视频、互动直播来打造秀场直播、PK直播、多人连麦直播、互动播客等不同场景。游戏类场景则主要分为基于语聊房的在线小游戏场景和嵌入游戏语音的能力，为用户提供沉浸式虚拟社交体验。当然，近年来娱乐社交应用也
AIGC持续火爆全球，越来越多的场景开始接入并体现非凡的价值。其中应用广泛的场景之一就是智能知识问答，它改变了人们学习的方式，从阅读式到问答式，让知识的获取更加精准有效。开源软件拥有着广泛的求知群体，AIGC+社区的结合是学习型社区未来演进方向上的一个新颖的尝试，今天我们结合RocketMQ学习社区的实践来跟大家聊聊构建该类场景的经验以及遇到的一些挑战。学习社区的新范式Aliware学习社区本身的诉求是希望能够快速传播知识、提升影响力，而社区开发者则是希望更快、更及时、更准确的获得专业知识。以往从社区获取知识的方式有两种：翻阅社区的文档和社区提供的源代码进行自主学习；和社区的技术大牛进行交流，
“未来像盛夏的大雨，在我们还来不及撑开伞时就扑面而来。”刘慈欣在《三体》获奖感言中的这句话，用来形容当下的AI技术大爆发再合适不过。正所谓科技大爆炸来时常常是“一句招呼都不打”。过去一个月内，人工智能领域的新突破就像密集的雨点，猝不及防地砸在我们身上：具备多模态能力和更强通用智能的GPT-4发布，不仅在国外大学入学和律师资格模拟考试中优于其前身GPT-3.5，实现了“自我超越”，并且在某些维度上可与人类相媲美；在bing之外，微软把GPT-4加入office办公软件，引发数亿打工人的震惊与恐慌；一大批类ChatGPT产品密集发布：百度文心一言、谷歌Bard、斯坦福Alpaca-7B等等；AI
自动化地评估图像质量要通过计算机程序自动化地评估图像质量，可以使用以下评估指标：清晰度评估：可以使用图像处理库中的清晰度评估算法来计算图像的清晰度。其中一种常用的算法是Sobel算子，可以通过计算图像中像素值的变化率来评估清晰度。颜色准确度评估：可以使用颜色差异算法来计算图像的颜色准确度，例如DeltaE算法。该算法可以比较图像中每个像素的颜色值与标准颜色值之间的差异，从而计算整个图像的颜色准确度。噪点评估：可以使用图像处理库中的噪点检测算法来计算图像中的噪点数量。其中一种常用的算法是高斯滤波器，可以将图像中的噪点模糊化，然后通过计算处理前后的差异来检测噪点。失真评估：可以使用图像处理库中的失
