论文｜改文章是23年5月27日挂在arxiv上，本文重点关注4.1节TextGuided3DAvatarGeneration、4.4节TextGuided3DShapeTransformation和第5章DiscussionTextGuided3DAvatarGenerationDreamAvatarDreamAvatar:Text-and-ShapeGuided3DHumanAvatarGenerationviaDiffusionModelshttps://arxiv.org/abs/2304.00916生成姿态可控的高质量3D人体avatar，包含以下几个部分：TrainableNeRF:
https://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfOurfindingsindicatethatLLMseffectivelyrefineanddiversifyexistingquestion-answerpairs,resultinginimprovedperformanceofamuchsmallermodelondomain-specificQAdatasetsafterfine-tuning.ThisstudyhighlightsthechallengesofusingLLMsfordoma
自然语言天生包含固有的歧义。不同类型的歧义可归因于语法、词义、结构等等，这对文本生成图像的过程也会带来较大的歧义。最近看到一篇文章研究如何解决文本到图像生成模型中的歧义问题，名为《IstheElephantFlying?ResolvingAmbiguitiesinText-to-ImageGenerativeModels》，作者来自于南加州大学信息科学研究所和AmazonAlexaAI-NU（研究语音助手的团队），发表于22年11月。论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.12503本篇文章是阅读这篇论文的精读理解。一、原文摘要自然语言经常包含歧义，可能导致误解。虽然人
在之前的四篇“GenerativeAI新世界”中，我们带领大家一起探索了生成式AI（GenerativeAI），以及大型语言模型（LLMs）的全新世界概览。并在文本生成（TextGeneration）领域做了一些概述、相关论文解读、以及在亚马逊云科技的落地实践和动手实验。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。帮助中国开发者对接世界最前沿技术，观点，和项目，并将中国优秀开发者或技术推荐给全球云社区。如果你还没有关注/收藏，看到这里请一定不要匆匆划过，点这里让它成为你的技术宝库！从本期文章开始，我们将一起探索生成式AI（
目录WhatIsGenerativeAI? 什么是生成式人工智能？DrawbacksofGenerativeAI 生成式人工智能的缺点HallucinationsDataLeakageCostsIntroducingGroundedGeneration,theSolutiontoGenerativeAI’sDrawbacks引入GroundedGeneration，解决生成式AI缺点的方法WhyGroundedGenerationMatters 为什么接地一代很重要
本篇是《DiffusionModel(扩散生成模型)的基本原理详解(一）DenoisingDiffusionProbabilisticModels(DDPM)》的续写，继续介绍有关diffusion的另一个相关模型，同理，参考文献和详细内容与上一篇相同，读者可自行查阅，本篇着重介绍Score-BasedGenerativeModeling(SGM)的部分，本篇的理论部分参考与上一节相同，当然涉及了一些原文的理论部分，笔者在这里为了更能让各位读懂，略掉了原文的一些理论证明，感兴趣读者可以自行阅读SongYangetal.SGM原文。笔者只介绍重要思想和重要理论，省略了较多细节篇幅。下一节介绍本基
论文：TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesisVQGAN(VectorQuantizedGenerativeAdversarialNetwork)是一种基于GAN的生成模型，可以将图像或文本转换为高质量的图像。该模型是由OpenAI研究团队在2021年发布的。VQGAN模型使用了两个核心部分：VectorQuantization(VQ)和GAN。其中VQ是一种数据压缩技术，可以将连续数据表示为离散化的向量。在VQGAN中，输入的图像或文本被映射到VQ空间中的离散化向量表示。这些离散化向量然后被送到GAN模型中进行图像生成。VQGAN模
GAI：发展历史，核心技术，应用领域以及未来发展摘要1、引言1.1、主要贡献1.2、组织结构2、生成式AI的发展历史2.1、NLP领域的发展2.2、CV领域的发展2.3、CV与NLP的融合3、AIGC的核心技术基础3.1、经典基础模型3.1.1、Transformer3.1.2、Pre-trainedLanguageModels（预训练语言模型）3.2、基于人类反馈的强化学习3.3、计算能力3.3.1、硬件设备3.3.2、分布式训练3.3.3、云计算4、生成式人工智能（GAI）4.1、单模态模型4.1.1、生成语言模型（GenerativeLanguageModels）4.1.2、视觉生成模型
🚀Adobe推出了PS新功能GenerativeFill（创成式填充），利用生成式AI来增删图像中的任何一处细节。Adobe推出了PS新功能GenerativeFill（创成式填充），利用生成式AI来增删图像中的任何一处细节。用户只需上传照片、输入提示词，就能轻松地完成各种PS操作，甚至AI还能自行想象并生成所需细节。这一功能的发布引起了广泛关注和讨论，它或许会颠覆行业，成为设计人员的得力工具。🚀英伟达CEO黄仁勋表示，生成式AI将改变电脑架构英伟达CEO黄仁勋表示，生成式AI将改变电脑架构。未来数据中心和超级计算机无需数百万个CPU集群，只需少量CPU即可应对，但需要与数百万个GPU整合。英
最近，Adobe公司再次书写了属于Photoshop的历史新篇章。宣布Photoshop（Beta）迎来重大更新，新增「创意填充（GenerativeFill）」功能，就是用生成式AI，来处理图像中想要增删的任何一处细节，生成能力由AdobeFirefly提供。“创意填充”是一个神奇的新工具，并使用Photoshop的全面工具对其进行编辑以创建非凡的结果。它基于您与生俱来的创造力，使您能够使用简单的文本提示以非破坏性的方式添加、扩展或移除图像中的内容，以获得逼真效果，让您在瞬间感到惊叹、喜悦和震撼。Photoshop2023Beta功能确实很强大，个人体验认为测试版目前还不太稳定，而且AI的实
