译者|朱先忠审校|重楼摘要：本文将同你一起探索Meta公司研制的新的开源人工智能音乐模型MusicGen，尤其是分析此模型中一些往往被忽视但实际却代表显著进步方面的内容。音乐AI产品如何提升每个人的音乐制作水平的图像（通过与ChatGPT和DALL-E-3的对话生成的图像）简要回顾AI人工智能音乐模型历史2023年2月，谷歌公司凭借其生成式人工智能音乐模型MusicLM在业界掀起了轩然大波。在这一点上，有两件事变得清晰起来：2023年将是基于人工智能的音乐生成的突破性一年一个新的模型很快就会让MusicLM黯然失色许多人预计，就模型参数和训练数据而言，下一个突破性模型的规模将是MusicLM的
后期狂喜了家人们～现在，只需一张图片就能替换视频主角，效果还是如此的丝滑！且看这个叫做“VideoSwap”的新视频编辑模型——小猫一键变小狗，基操～如果原物体本身扭动幅度大一些？也完全没问题：细看俩者之间的运动轨迹，给你保持得是一毛一样：再如果，替换前后的物体形状差别较大呢？例如车身较高的SUV换更长的超跑，大邮轮换小白船。呐，也是一整个完美替换，基本看不出任何破绽：对比谷歌今年2月发的同类视频替换模型Dreamix：不得不说，现在这技术进步真是肉眼可见啊～那么，它是如何做到的呢？方法也很有意思。只需几个语义点，拽一拽就OK不管是风格转换还是主题/背景转换，这种视频编辑任务的主要挑战都是如何
对于2023年的计算机视觉领域来说，「分割一切」（SegmentAnythingModel）是备受关注的一项研究进展。Meta四月份发布的「分割一切模型（SAM）」效果，它能很好地自动分割图像中的所有内容SegmentAnything的关键特征是基于提示的视觉Transformer（ViT）模型，该模型是在一个包含来自1100万张图像的超过10亿个掩码的视觉数据集SA-1B上训练的，可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得SAM成为视觉领域的基础模型，并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。尽管有上述优点，但由于SAM中的ViT-H图像编码器有632M个参数（基于提示的解码器只需要387M个
我在应用程序中使用单个build.gradle文件。关于1.6版，它工作正常。但我想用它来更新模块的位置。applyplugin:'com.android.application'...dependencies{compile'com.google.android.gms:play-services:fp9.0.0'}这是我的build.gradle。构建.gradlebuildscript{repositories{mavenCentral()}dependencies{classpath'com.android.tools.build:gradle:2.1.0'}}applyplu
今天，由Meta和IBM牵头，总计50余家科技公司、高校和机构共同成立了——AI联盟（AIAlliance）。在联盟的成员里，有不少老牌科技公司：AMD，英特尔，戴尔，甲骨文，索尼，以及在AI浪潮之后崛起的初创公司：HuggingFace，StabilityAI。成员中的高校主要来自美国，包括了很多计算机领域的知名院校，比如UC伯克利，耶鲁，康奈尔，UIUC，纽约大学等，也有不少在美国之外声誉很高的大学：帝国理工，苏黎世联邦理工，东京大学，希伯来大学等高校。组织成员甚至还包括了像NASA这样的政府机构。根据Meta官方的说法，联盟的主要任务就是「支持开放创新（OpenInovation）和开放
FAIR又一位大佬级研究科学家「出走了」，这次是R-CNN作者RossGirshick。近日，Meta首席科学家YannLeCun发推宣布，RossGirshick将离开FAIR，加入艾伦人工智能研究所（AI2）。此前离职的还有 ResNeXt一作谢赛宁（加入纽约大学任助理教授）、GeorgiaGkioxari（加入Caltech任助理教授）等。图源：https://twitter.com/ylecun/status/1730713022195470541我们查了一下RossGirshick的个人主页，证实了他从FAIR离职的消息。他将于2024年初入职AI2。AI2的计算机视觉高级总监Ani
在运行新安装的应用程序时，我在logcat中发现此警告消息:W/PackageManager(1233):Couldn'tremovedexfileforpackage:atlocation/data/app/xx.yy.zz-1/base.apk,retcode=-1I/SmartHeartBeat(1233):listenAppUpdate,package:xx.yy.zzhasbeenUpdatedW/PackageParser(2909):Unknownelementunder:meta-dataat/storage/emulated/0/xxx/zz.apkBinaryXML
Meta的首席科学家兼深度学习先驱YannLeCun表示，他认为目前的AI系统距离达到某种层面上的感知还需要几十年的时间，这些系统配备了常识，可以推动它们的能力不仅仅是以创造性的方式总结堆积如山的文本。他的观点与NVIDIA的首席执行官黄仁勋的观点形成鲜明对比，黄仁勋最近表示，AI将在不到五年的时间里与人类竞争，在大量脑力密集型任务中击败人类。 在最近的一次活动中，LeCun强调了Meta基础AI研究团队成立10周年，他说：“我了解黄仁勋。”LeCun表示，这位NVIDIA的首席执行官将从AI热潮中获益良多。“有一场AI战争，而他正在提供武器。” 在谈到试图开发AI的技术人员时，LeCun说
在这篇博客中，Meta探讨了使用Llama2的五个步骤，以便使用者在自己的项目中充分利用Llama2的优势。同时详细介绍Llama2的关键概念、设置方法、可用资源，并提供一步步设置和运行Llama2的流程。Meta开源的Llama2包括模型权重和初始代码，参数范围从7B到70B。Llama2的训练数据比Llama多了40%，上下文长度也多一倍，并且Llama2在公开的在线数据源上进行了预训练。Llama2参数说明图Llama2流程说明图在推理、编码、熟练程度和知识测试等多项外部基准测试中，Llama2的表现均优于其他开放式语言模型。Llama2可免费用于研究和商业用途。下一节中将介绍使用Lla
DiffusionModels视频生成-博客汇总前言：去年Meta推出了make-a-video，过去了一年多仍然是视频生成领域的SOTA。最近Meta又推出了更强的视频生成模型EMUVideo，刷新了多项指标。这篇博客解读一下背后的论文《EMUVIDEO:FactorizingText-to-VideoGenerationbyExplicitImageConditioning》。目录贡献概述方法详解整体框架
