LLM增强LLM;通过预测上下文来提高文生图质量;Spikformer V2;同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架

本文主要是介绍LLM增强LLM;通过预测上下文来提高文生图质量;Spikformer V2;同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章首发于公众号:机器感知

LLM增强LLM;通过预测上下文来提高文生图质量;Spikformer V2;同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架

LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition

图片

本文研究了如何高效地组合现有的基础模型以实现新功能的问题,文章提出了CALM(Composition to Augment Language Models)方法,通过跨模型注意力机制来组合模型表示,以此实现新功能。CALM的主要特点是:(i) 通过“重用”现有LLM以及一些额外的参数和数据扩展LLM到新任务上;(ii) 保持现有模型权重不变,从而保留现有功能;(iii) 适用于不同领域和场景。将PaLM2-S与一个小模型相结合实现了最高13%的绝对提升,当PaLM2-S与特定代码模型相结合时,在代码生成和解释任务上的相对提升达到了40%,与完全微调后的模型相当。

Improving Diffusion-Based Image Synthesis with Context Prediction

图片

本文提出了一种名为ConPreDiff的扩散模型,该模型通过预测上下文来提高图像生成的语义连接性和质量。ConPreDiff在训练阶段使用一个上下文解码器来强化每个点的预测,但在推理时移除解码器。这一方法可应用于任意离散或连续的扩散backbones,且在无条件图像生成、文本到图像生成和图像补全任务中取得了显著优于之前方法的性能。

Spikformer V2: Join the High Accuracy Club on ImageNet with an SNN Ticket

图片

本文提出了一种新型的Spiking神经网络结构,称为Spiking Self-Attention(SSA)和Spiking Transformer(Spikformer),这种结构借鉴了生物神经网络的原理和Transformer的自注意力机制来提高性能。SSA机制通过使用基于脉冲的Query、Key和Value,消除了softmax的需要,并捕获稀疏视觉特征。此外,还开发了一种Spiking Convolutional Stem(SCS)结构来增强Spikformer。为了训练更大更深的Spikformer V2,引入了自监督学习(SSL)方法。实验结果表明,Spikformer V2在性能上优于先前的方法,并首次在ImageNet上实现了80%以上的准确率。

Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference

图片

随着ChatGPT的引入,大语言模型(LLMs)在下游任务中的应用显著增加,低成本训练和部署成为未来发展趋势。本文回顾了大语言模型训练技术和推理部署技术的演变,并探讨了模型压缩、并行计算、内存调度和结构优化等主题。同时,本文还探索了LLMs的应用,并对其未来发展提供了见解。

Unified Diffusion-Based Rigid and Non-Rigid Editing with Text and Image Guidance

图片

现有的文本到图像编辑方法在刚性或非刚性编辑方面表现优秀,但在结合两者时却无法得到与文本提示对齐的输出。为了解决这些问题,本文提出了一种能够执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架。该方法利用双路径注入方案来处理各种编辑场景,并引入集成的自注意力机制来融合外观和结构信息。为了减少潜在的视觉伪影,还采用了潜码融合技术来调整中间潜码。与现有方法相比,该方法在实现精确和通用图像编辑方面取得了重大进展。

这篇关于LLM增强LLM;通过预测上下文来提高文生图质量;Spikformer V2;同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/575045

相关文章

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

使用Java实现通用树形结构构建工具类

《使用Java实现通用树形结构构建工具类》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Java实现通用树形结构构建工具类,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录完整代码一、设计思想与核心功能二、核心实现原理1. 数据结构准备阶段2. 循环依赖检测算法3. 树形结构构建4. 搜索子

Spring定时任务只执行一次的原因分析与解决方案

《Spring定时任务只执行一次的原因分析与解决方案》在使用Spring的@Scheduled定时任务时,你是否遇到过任务只执行一次,后续不再触发的情况?这种情况可能由多种原因导致,如未启用调度、线程... 目录1. 问题背景2. Spring定时任务的基本用法3. 为什么定时任务只执行一次?3.1 未启用

基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互

《基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互》:本文主要介绍如何基于Flask框架开发AI模型API管理系统,允许用户添加、删除不同AI模型的API密钥,感兴趣的可以了解下... 目录1. 概述2. 后端代码说明2.1 依赖库导入2.2 应用初始化2.3 API 存储字典2.4 路由函数2.5 应

Python GUI框架中的PyQt详解

《PythonGUI框架中的PyQt详解》PyQt是Python语言中最强大且广泛应用的GUI框架之一,基于Qt库的Python绑定实现,本文将深入解析PyQt的核心模块,并通过代码示例展示其应用场... 目录一、PyQt核心模块概览二、核心模块详解与示例1. QtCore - 核心基础模块2. QtWid

最新Spring Security实战教程之Spring Security安全框架指南

《最新SpringSecurity实战教程之SpringSecurity安全框架指南》SpringSecurity是Spring生态系统中的核心组件,提供认证、授权和防护机制,以保护应用免受各种安... 目录前言什么是Spring Security?同类框架对比Spring Security典型应用场景传统

Python结合Flask框架构建一个简易的远程控制系统

《Python结合Flask框架构建一个简易的远程控制系统》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python与Flask框架构建一个简易的远程控制系统,能够远程执行操作命令(如关机、重启、锁屏等),还... 目录1.概述2.功能使用系统命令执行实时屏幕监控3. BUG修复过程1. Authorization

SpringBoot集成图片验证码框架easy-captcha的详细过程

《SpringBoot集成图片验证码框架easy-captcha的详细过程》本文介绍了如何将Easy-Captcha框架集成到SpringBoot项目中,实现图片验证码功能,Easy-Captcha是... 目录SpringBoot集成图片验证码框架easy-captcha一、引言二、依赖三、代码1. Ea

grom设置全局日志实现执行并打印sql语句

《grom设置全局日志实现执行并打印sql语句》本文主要介绍了grom设置全局日志实现执行并打印sql语句,包括设置日志级别、实现自定义Logger接口以及如何使用GORM的默认logger,通过这些... 目录gorm中的自定义日志gorm中日志的其他操作日志级别Debug自定义 Loggergorm中的

Gin框架中的GET和POST表单处理的实现

《Gin框架中的GET和POST表单处理的实现》Gin框架提供了简单而强大的机制来处理GET和POST表单提交的数据,通过c.Query、c.PostForm、c.Bind和c.Request.For... 目录一、GET表单处理二、POST表单处理1. 使用c.PostForm获取表单字段:2. 绑定到结