最近，基于扩散的方法，例如ConstructPix2Pix（IP2P），已经实现了有效的基于指令的图像编辑，仅需要用户的自然语言指令。但是，这些方法通常无意中改变了意外的领域，并在多教学编辑中挣扎，从而造成了损害的结果。为了解决这些问题，我们介绍了对您的指导（FOI）的重点，该方法旨在确保在无需额外培训或测试时间优化的情况下确保多个指令进行精确和和谐的编辑 ...

最近的基于深度学习的方法显示了在图像中介绍大型缺失区域的挑战性任务的令人鼓舞的结果。这些方法可以生成视觉上合理的图像结构和纹理，但通常会产生扭曲的结构或模糊纹理与周围区域不一致。这主要是由于卷积神经网络在明确借用或从遥远的空间位置复制信息的无效性 ...

在一个从不同来源收集和处理大量数据的时代，需要越来越多地开发出精致的AI系统，能够智能地融合和分析此信息。为了应对这些挑战，研究人员已转向将工具集成到LLM驱动的代理中，以增强整体信息融合过程。但是，这些技术的结合以及几项最新作品中提出的增强功能遵循了非自称的软件体系结构，导致研究人员缺乏模块化和术语不一致 ...

视觉和文字在当代视频文本基础模型中得到了充分探索，而视频中的其他模式（例如音频和字幕）尚未得到足够的关注。在本文中，我们求助于通过探索自动生成的称为vast-27m的自动生成的大规模Omni-Mododity Video字幕数据集，在包括视觉，音频和字幕在内的多模式视频轨道之间建立连接。具体来说，我们首先收集2700万个开放域视频剪辑，并单独训练视觉和音频字幕，以产生视觉和音频字幕 ...

可以从随机采样高斯噪声中产生高质量数据的扩散模型已成为学术界和工业的主流生成方法。随机采样的高斯噪声是否同样适合扩散模型？尽管大量作品试图理解和改善扩散模型，但以前的作品忽略了选择或优化采样噪声的可能性，因此选择或优化采样的噪声以改善扩散模型的可能性。在本文中，我们主要做出了三项贡献 ...

我们考虑在存在强大的远距离泵激光器的情况下，玻色网凝结物与单模量化光场之间的相互作用。动力学的特征是指数不稳定性，因此系统充当原子 - 光子参数放大器。由一个小的注射探头场触发，或者仅由量子噪声触发，纠缠的原子 - 光子对触发，这些纠缠的原子 - 光子对表现出与光学参数放大器中光子之间相似的非经典相关性 ...

clip（剪辑）的对比预训练表现出了出色的零样本性能的内存和延迟开销，这给移动设备上的部署带来了挑战。在这项工作中，我们介绍了mobileclip-——一个针对运行时性能进行优化的新的高效图像文本模型系列，以及一种新颖且高效的训练方法，即多模式强化训练... ...

图形神经网络（GNNS）具有显着提高各种下游图形相关的任务，包括推荐系统，分子结构预测，社交媒体分析等。尽管GNN有所提高，但最近的研究在经验上证明了其潜在的后门攻击性的潜在脆弱性采用触发器毒化输入样本，诱导GNN促进对抗性的恶意输出。这通常是由于受控的培训过程或不受信任的模型的部署，例如将模型培训委派给第三方服务，利用外部培训集以及采用从在线来源的预培训模型 ...