尽管基础模型彻底改变了计算机视觉，但其素描理解的有效性仍受到抽象，稀疏视觉输入的独特挑战的限制。通过系统分析，我们发现了两个基本局限性：稳定的扩散（SD）努力从抽象草图中提取有意义的特征（与照片的成功不同），并表现出明显的频域偏置，从而抑制了草图理解所需的必需低频组件。我们不是通过策略性地将SD与剪辑结合在一起来解决这些局限性，而不是昂贵的训练，其强烈的语义理解自然可以弥补SD的空间频率偏见 .. ...
多模式推荐系统（MRS）整合了异质用户和项目数据，例如文本，图像和结构化信息，以增强建议性能。大型语言模型（LLM）的出现通过启用语义推理，内在学习和动态输入处理来为MRS带来新的机会。与早期训练的语言模型（PLM）相比，LLMS提供了更大的灵活性和概括功能，但也引入了与可伸缩性和模型可访问性有关的挑战 ...
高级代理情报是在实用的现实应用程序中部署大型语言模型的先决条件。多样化的现实世界API需要精确，可靠的功能呼叫智能，该智能需要代理来通过各种环境中的互动来发展这些功能。功能调用能力的广度与对代理训练的环境的多样性紧密相关 ...
我们介绍了Wan-Animate，这是一个统一的角色动画和替代框架。给定角色图像和参考视频，Wan-Animate可以通过精确复制视频中字符的表达方式和动作来使角色动画，从而生成高保真性角色视频。另外，它可以将动画字符集成到参考视频中以替换原始角色，从而复制场景的照明和色调以实现无缝的环境集成 ...
由于两个根本不同的目标：复制人类的表现与复制类似人类的认知过程，围绕人工通用情报（AGI）的辩论保持开放。我们认为，目前的基于绩效的定义不足，因为它们没有提供以机制为重点的研究路线图，并且无法正确地定义真正智能的定性性质。从人脑中汲取灵感，我们提出了一种新的范式，将重点从外部模仿转变为基础认知体系结构的发展 ...
很少有射击学习（FSL）通常需要使用有限的标记数据对模型进行有效的适应。但是，大多数现有的FSL方法都依赖于纠缠的表示形式，要求该模型隐式恢复未结合过程，以仅使用有限的监督来获得分离的表示，这会阻碍有效的适应。最近的理论研究表明，多模式对比学习方法（例如剪辑）可以将潜在表示为线性变换 ...
3D高斯裂（3DGS）已成为使用3D高斯人进行3D场景重建的强大方法。但是，高斯人的中心和表面都不能准确地对齐到对象表面，从而使它们在点云和网格重建中的直接使用变得复杂。此外，3DG通常会产生浮动工件，从而增加了高斯人的数量和存储要求 ...
背景一致性仍然是图像编辑任务的重大挑战。尽管有广泛的发展，但现有作品仍然在保持与原始图像相似的相似性和生成与目标保持一致的内容之间面临权衡。在这里，我们提出了KV-EDIT，这是一种无训练的方法，它使用DIT中的KV缓存来维持背景一致性，在此中，保留背景 Token 而不是再生，从而消除了对复杂机制或昂贵培训的需求，最终生成了新内容，最终会在用户培养的区域内与背景无缝集成 ...
