本文通过频率分解实现了高保真,可转移的NERF编辑。最近的NERF编辑管道将2D风格化的结果提高到3D场景,同时遭受模糊结果的困扰,并且无法捕获由2D编辑之间的不一致引起的详细结构。我们的关键见解是,与高频零件相比,编辑后,图像的低频组件更一致 ...
这项工作提出了3DPE,这是一种实用的方法,可以以3D感知方式有效地按照给定的提示(例如参考图像或文本说明)编辑面部图像。为此,从3D肖像生成器和文本对图像模型中蒸馏出一个轻量级的模块,该模型分别提供了面部几何形状和出色的编辑功能的先验知识。这种设计比现有方法具有两个引人注目的优势 ...
近年来,Graph Foundation模型(GFMS)因其在各种图形域和任务中概括的潜力而引起了极大的关注。一些作品专注于特定领域的GFM,旨在解决特定领域内的各种任务,而另一些则旨在创建通用的GFM,以将域特异性模型的功能扩展到多个域。无论类型如何,可传递性对于在不同域和任务上应用GFM都至关重要 ...
视觉对象跟踪通常采用特征提取,目标信息集成和边界框估计的多阶段管道。为了简化该管道并统一特征提取和目标信息集成的过程,在本文中,我们提出了一个紧凑的跟踪框架,称为Mixedformer,它是在 Transformer 上建立的。我们的核心设计是利用注意操作的灵活性,并提出一个混合注意模块(MAM),以同时提取特征和目标信息集成 ...
跟踪通常使用特征提取,目标信息集成和边界框估计的多阶段管道。为了简化该管道并统一特征提取和目标信息集成的过程,我们提出了一个紧凑的跟踪框架,称为Mixformer,该框架是在 Transformer 上构建的。我们的核心设计是利用注意操作的灵活性,并提出一个混合注意模块(MAM),以同时提取特征和目标信息集成 ...
本文报告了第一个受脑启发的大语言模型(Brillm)。这是一个非转变器,非GPT,非传统机器学习输入输出控制的生成语言模型。该模型基于在神经网络方面的信号完全连接的流动(SIFU)定义,并且具有整个模型图上所有节点的解释性,而不是传统的机器学习模型,而传统的机器学习模型仅在输入和输出端具有有限的可解释性 ...
最近的大型推理模型(LRMS),例如DeepSeek-R1和OpenAI O1,通过在推理过程中扩大了思维链(COT)推理的长度来表现出强大的性能提高。但是,越来越多的关注在于他们倾向于产生过长的推理痕迹,这些痕迹通常充满冗余内容(例如 ...
虽然lisa有效地弥合了分割和大型语言模型之间的差距以实现推理分割,但它也存在一定的局限性:无法区分目标区域的不同实例,并且受到预定义的文本响应格式的限制。在这项工作中,我们引入了,lisa ++,这是对现有lisa模型的更新 ...