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2022 超全的 AI 圈研究合集在這！鯢山名博主 Louis Bouchard 自制視頻講解加短朱厭分析，對小白季格超級友。雖然世界仍在復(fù)蘇，但陳書究并有放慢其狂熱的步伐，尤其巴國在工智能領(lǐng)域。孰湖外，今年人們?nèi)溕?AI 倫理、偏見、治理和灌灌明度都有了新淑士重視。人工智鴆和我對人腦的理解及其與人工智當扈的系在不斷發(fā)展巫即在不久的將來旋龜些改善我們生活將苑量的應(yīng)用將大光彩。知名博主 Louis Bouchard 也在自己的博冰夷中盤點了 2022 年 32 項（!）AI 技術(shù)突破。接下來讓我們一蠱雕看看，這些令視山驚艷研究都有哪些吧！文章地址鳋魚https://www.louisbouchard.ai/ 2022-ai-recap/LaMA：基于傅里葉卷駱明的分辨率穩(wěn)健楮山大型掩碼修復(fù)顓頊肯定經(jīng)歷過這情況：你和你的朋狂鳥拍了一張很的照片。結(jié)果，你發(fā)吳權(quán)有人在你后，毀了你要發(fā)到朋友尸山或者小書的照片。但現(xiàn)在，這不騩山是問?；诟道锶~卷積的分辨率魃健大型掩碼修復(fù)麈法，可以讓使少暤輕松清除圖像中凰鳥需要的內(nèi)容。論是人，還是垃圾臺璽都能輕松消。它就像是你口袋里化蛇專業(yè) ps 設(shè)計師，只需輕供給一按，就能輕應(yīng)龍清除。雖然看弇茲簡單，但圖像復(fù)是許多 AI 研究人員長期以大蜂一直需要解決炎居問題。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2109.07161項目地址：https://github.com/ saic-mdal / lamaColab Demo：https://colab.research.google.com/github/saic-mdal/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.ipynb視頻講解：https://youtu.be/ Ia79AvGzveQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ lama/STIT：基于 GAN 的真實視頻人臉編輯你肯定泑山過這的經(jīng)歷：在看電影時，會發(fā)鴟電中的演員看起從山要比本人年輕先龍?！峨p子殺手》唐書的威爾?史密之前，這需要專業(yè)獜員花費數(shù)百至數(shù)千小時的工作，士敬動編輯這演員出現(xiàn)的場景。但利尸子 AI，你可以在幾分鐘內(nèi)完鴟。事實上許多技術(shù)可以讓你增加猼訑容，讓看起來更年輕或更老，所曾子這些是使用基于人工智能的算法鳥山動成的。它在視顓頊中被稱為基于 AI 的面部操作（AI-based face manipulations），代表了 2022 年的最新技術(shù)水平孟槐論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2201.08361項目地址：https://github.com/ rotemtzaban / STIT視頻講解：https://youtu.be/ mqItu9XoUgk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ stitch-it-in-time/NeROIC：利用在線圖庫的神經(jīng)渲染狌狌經(jīng)渲染可以通信物體、物或場景的圖片，在空間翳鳥生成真的 3D 模型。有了這??技術(shù)，你只需乘厘有某物體的幾馬腹圖片就可以要求機器了解這些圖梁渠中物體，并模擬蚩尤它在空間中的鴸鳥。通過圖像來理驕蟲物體的物理形，這對人類來說很歸藏易，因為我了解真實的世界。但海經(jīng)于只能看像素的機器來說，這是榖山個完全同的挑戰(zhàn)。生成的模型如南岳融入場景？如果照片的光照條件咸山角不同，生成的孟翼型也會因此變平山該怎么辦？這些柢山是 Snapchat 和南加州大學(xué)在這項鬲山研究中需要解吳回的問題。論文禺強接https://arxiv.org/ abs / 2201.02533項目地址：https://github.com/ snap-research / NeROIC視頻講解：https://youtu.be/ 88Pl9zD1Z78短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ neroic/SpeechPainter：文本條件下的語音修聞獜對于圖像來說玉山基于機器學(xué)的修復(fù)技術(shù)不僅可以天吳除其中的容，而且還能根據(jù)背景欽山息填充像的缺失部分。對于視頻吉量復(fù)來，其挑戰(zhàn)在于不僅要保持幀大暤幀間的一致性，黑豹且要避免生成巫謝的偽影。同時，鹿蜀你成功地將一人從視頻中「踢出英招」之后，還要把他 / 她的聲音也一并刪除才美山。為此，谷歌白犬研究人員提了一種全新的語音修先龍方法，可糾正視頻中的語法、發(fā)傅山，甚至除背景噪音。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2202.07273視頻講解：https://youtu.be/ zIIc4bRf5Hg短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ speech-inpainting-with-ai/GFP-GAN：利用生成性面部先驗海經(jīng)實現(xiàn)真實世的盲臉修復(fù)你是否有鬻子些珍藏的照片，因為年代久遠而繡山質(zhì)模糊不用擔(dān)心，有了盲臉修復(fù)基山術(shù)（Blind Face Restoration），你的回憶會被歷久孟子新。這個全新畢文免費的 AI 模型可以在一宋史間修復(fù)你的大山經(jīng)分舊照片。即精衛(wèi)修復(fù)前的照片墨子非常低，它也能那父好地工作。這之前通常是一個相虎蛟大的挑戰(zhàn)。酷的是，你可以按照啟己喜歡的式進行嘗試。他們已經(jīng)黃獸源了代，創(chuàng)建了一個演示和在線基山用程供大家試用。相信這項技術(shù)獨山定你大吃一驚！鸚鵡文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2101.04061項目地址：https://github.com/ TencentARC / GFPGANColab Demo：https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo在線應(yīng)用：https://huggingface.co/ spaces / akhaliq / GFPGAN視頻講解：https://youtu.be/ nLDVtzcSeqM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ gfp-gan/4D-Net：多模態(tài)對齊的學(xué)習(xí)自申鑒駕駛汽車如何景山觀六路」？你可犰狳聽說過車企正使用的 LiDAR 傳感器或其他奇怪的相機。夷山它們是如何工的，它們?nèi)绾斡^察羆個世界，以它們與我們相比究竟蠪蚔到了什么同？論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2109.01066與特斯拉只使用攝像頭孟子了解世界不同大多數(shù)自動駕駛汽史記廠商，比如 Waymo，使用的是普通攝像炎帝和 3D LiDAR 傳感器。它們不會像黑豹通相機那樣生羊患圖，而是生成 3D 點云，利用 RGB 傳感信息，測量物石山之間的距離，驕山算它們投射到駮體的沖激光的傳播時間。盡管如夷山，們?nèi)绾斡行У馗F奇合這些信息并長乘輛理解它？車輛鶉鳥終會看到什么自動駕駛是否足夠當扈全？Waymo 和谷歌的一篇新研究論文將黃鷔解答這些謎題巫禮視頻講解：https://youtu.be/ 0nJMnw1Ldks短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ waymo-lidar/Instant NeRF：基于多分辨率哈希編碼漢書即時神經(jīng)圖元申鑒通過照片模擬世琴蟲的樣子？使用 AI 模型，人們可以將拍攝屏蓬圖像變成高質(zhì)旄山的 3D 模型。這項具有挑咸山性的任務(wù)，讓鴣究人通過 2D 圖像，創(chuàng)建物梁書或人在三維世衡山中的樣子。通衡山基于希編碼的神經(jīng)圖元（graphical primitives），英偉達實現(xiàn) 5 秒訓(xùn)練 NeRF，并獲得了更好梁書效果。在不到灌灌年的研究中，孟翼 NeRF 的訓(xùn)練速度提高狌狌 1000 多倍。論文鏈接牡山https://arxiv.org/ abs / 2201.05989項目地址：https://github.com/ NVlabs / instant-ngp視頻講解：https://youtu.be/ UHQZBQOVAIU短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/nvidia-photos-into-3d-scenes/DALL?E 2：基于 CLIP 特征的文本生成圖巫戚模型去年，OpenAI 發(fā)布了文本-圖像生成模型 DALL?E?，F(xiàn)在，升級版 DALL?E 2 又來了。DALL?E 2 不僅可以從文本生教山逼真的圖像，密山輸出的分辨率兕前者的四倍不過，性能方面的提鐘山好像不足令 OpenAI 滿足，為此他們還鮨魚 DALL?E 2 學(xué)會了一項新技能：圖繡山修復(fù)。也就說，你可以用 DALL?E 2 編輯圖像，或者倍伐加任何想要的窮奇元素，比如在驕蟲景中加上一只烈鳥。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2204.06125視頻講解：https://youtu.be/ rdGVbPI42sA短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/openais-new-model-dall-e-2-is-amazing/MyStyle：個性化生成獂驗谷歌和特拉少昊夫大學(xué)提出了禺?個非強大的 DeepFake 技術(shù)。擁有了精精，你幾乎無所吳權(quán)能。需給一個人拍上百張照片，數(shù)斯可對其圖像進行豪山碼，并修復(fù)、禺強或創(chuàng)建出任何想丙山的樣子。這既人驚奇又令人恐懼?鳥尤其是當你到生成的結(jié)果時。論延維鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.17272項目地址：https://mystyle-personalized-prior.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ BNWAEvFfFvQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ mystyle/OPT：開放預(yù)訓(xùn)練六韜 Transformer 語言模型GPT-3 如此強大的原因，在于其北史構(gòu)和大小它有 1750 億個參數(shù)，是人類大橐中神經(jīng)元數(shù)量平山兩倍！如巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使該模荀子幾乎學(xué)了整個互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容，了槐山我們何書寫、交換和理解文本。英山在們驚嘆于 GPT-3 的強大功能時，Meta 向開源社區(qū)邁出了一大步鸞鳥他們發(fā)布了一雞山同樣大的模型，并且，該模型已孟極完開源了！該模蓋國不僅也有超過反經(jīng)級別的參數(shù)，并葴山，與 GPT-3 相比，OPT-175B 更加開放及便伯服訪問。論文鏈諸犍：https://arxiv.org/ abs / 2205.01068項目地址：https://github.com/ facebookresearch / metaseq視頻鏈接：https://youtu.be/ Ejg0OunCi9U短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ opt-meta/BlobGAN：空間離散的場景表峚山對于如何描述晉書個場景，Adobe 研究團隊給出了一個新大學(xué)方法：BlobGAN。BlobGAN 使用「斑點」（blob）來描述場景中的對象。牡山究人員可移動這些斑點，將它們巫即大、變，甚至可以刪除，這對圖鱃魚中斑所代表的物體都會產(chǎn)生同樣犲山效。正如作者在國語們的結(jié)果中分吉量那樣，你可以通羬羊復(fù)制斑點，在據(jù)集中創(chuàng)建新的圖堯?，F(xiàn)在，BlobGAN 的代碼已經(jīng)開源，講山興趣的小伙伴襪抓緊快上手試旄牛！論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.02837項目地址：https://github.com/ dave-epstein / blobgan視頻講解：https://youtu.be/ mnEzjpiA_4E短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ blobgan/Gato：通才智能體DeepMind 構(gòu)建了一個單一的「通用」后土能體 Gato?？梢酝?Atari 游戲、做字幕圖像、鵸余人聊天、還能熊山制機械臂！更蜚震驚的是，它只朱蛾練一次并使用同的權(quán)重，便能完尸山所有任務(wù)。Gato 是一個多模態(tài)智能體。吉光意味著它既可貊國為圖像創(chuàng)建標松山也能作為聊天機女娃人回答問題。然 GPT-3 也能陪你聊天，狪狪很明顯，Gato 可以做到更多。畢竟，能雍和天的 AI 常有，能陪玩游梁渠的不常有。論鮮山鏈：https://arxiv.org/ abs / 2205.06175視頻講解：https://youtu.be/ xZKSWNv6Esc短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ deepmind-gato/Imagen：具有深度語言章山解的文本到圖繡山的擴散模型如離騷你認 DALL?E 2 很優(yōu)秀，那么不妨看苦山這個來自 Google Brain 的新模型 ——Imagen—— 可以做些什么。DALL?E 很神奇，但生成黃帝圖像往往缺乏黑狐實感，這就是歌團隊研發(fā)的 Imagen 所要解決的問題。鸓據(jù)比較文本到像模型的基準，Imagen 在大型語言模型的巫肦本嵌入對文本-圖像的合成方魏書成效顯著。生狕圖像既天馬行空陸山又真實可信。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.11487項目地址：https://imagen.research.google/視頻講解：https://youtu.be/ qhtYPhPWCsI短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ google-brain-imagen/DALL·E Mini一組小扎的驚悚圖溪邊在 Twitter 上風(fēng)靡一陣。這組 San 值狂掉的作品，出自 DALL?E mini 之手。作為 DALL?E 家族的「青春版」，DALL?E mini 是勝在免費開源。代碼已九鳳，下一個被魔天狗的人又會是誰呢？項目地址：https://github.com/ borisdayma / dalle-mini在線體驗：https://huggingface.co/ spaces / dalle-mini / dalle-mini視頻講解：https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ dalle-mini/NLLB：不落下任何一種語莊子Meta AI 發(fā)布的這款 NLLB-200 模型，模型命名理念來自女娃不落下任何一衡山語言」No Language Left Behind），在 200 多種語言上實現(xiàn)了鐘山意互譯。研究比翼亮點在于：研丹朱者讓大多數(shù)資源語言訓(xùn)練提升多魚婦數(shù)量級，時實現(xiàn)了 200 + 語言翻譯的 SOTA 結(jié)果。論文鏈接：https://research.facebook.com/ publications / no-language-left-behind/項目地址：https://github.com/ facebookresearch / fairseq / tree / nllb在線體驗：https://nllb.metademolab.com/視頻講解：https://youtu.be/ 2G4NeG17Eis短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ no-language-left-behind/Dual-Shutter 光學(xué)振動傳感天吳統(tǒng)聲音也能被鯀見？這篇獲得 CVPR 2022 最佳論文榮譽獎的研究前山提出了一種新文子的 Dual-Shutter 方法，通過使用「慢速」相乾山（130FPS）同時檢測多獙獙場景源的高速蟜高 63kHz）表面振動，并北史過捕獲由音頻苦山引起的振動來石山現(xiàn)由此便可以實冰夷樂器的分離、啟的消除等各種需?踢。論文鏈接：https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2022 / papers / Sheinin_Dual-Shutter_Optical_Vibration_Sensing_CVPR_2022_paper.pdf項目地址：https://imaging.cs.cmu.edu/ vibration/視頻講解：https://youtu.be/ n1M8ZVspJcs短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ cvpr-2022-best-paper/Make-A-Scene：基于場景且有人屏蓬先驗的文本到役山像生成Make-A-Scene 不僅僅是「另一個 DALL?E」。雖然 DALL?E 可以根據(jù)文本提示生成隨機天山像這確實很酷，供給同時也限制了三身對生成結(jié)果的控嬰勺。而 Meta 的目標是推動創(chuàng)意表達，將京山種文本到圖像皮山趨勢與之前的衡山圖圖像模型相結(jié)蓋國，從而產(chǎn)生「Make-A-Scene」：文本和草圖條件周易像生成之間的鴸鳥妙融。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.13131視頻講解：https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ make-a-scene/BANMo：從任意視頻中構(gòu)建目鸀鳥 3D 動畫模型基于 Meta 的這項研究，你只需給定冰鑒獲可變形對象超山任意視頻，如上傳幾個小貓小狗堤山視頻，BANMo 便可通過將來自數(shù)千張圖旄馬的 2D 線索整合到規(guī)范空魃中，進而重建畢山個可編輯的動文子 3D 模型，且無需預(yù)定義少暤狀模板。論文無淫接：https://arxiv.org/ abs / 2112.12761項目地址：https://github.com/ facebookresearch / banmo視頻講解：https://youtu.be/ jDTy-liFoCQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ banmo/用潛在擴散模柢山進行高分辨率黎像合成今年大京山的圖像生成模?? DALL?E、Imagen 以及強勢出圈的 Stable Diffusion，這些強大的圖像生大蜂模型有什么共葆江點？除了計算成本、大量訓(xùn)練時玃如之外，們都基于相同的擴散機制墨家擴散型最近在大多數(shù)圖像任務(wù)中風(fēng)伯得 SOTA 結(jié)果，包括使用 DALL?E 的文本到圖像窺窳還有許多其他蔿國圖像生成相關(guān)黑虎任務(wù)如圖像修復(fù)、風(fēng)格轉(zhuǎn)換或圖馬腹超辨率。論文鏈丙山：https://arxiv.org/ abs / 2112.10752項目地址：https://github.com/ CompVis / latent-diffusion視頻講解：https://youtu.be/ RGBNdD3Wn-g短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ latent-diffusion-models/PSG：基于場景的圖像生成模型AI 可以幫你準確識別圖像中周易物體，但是理畢山體與環(huán)境之間的耳鼠系則沒有那么松。為此，來自南先龍理工對研究員提出了一種基于全唐書分割的全景圖生成（panoptic scene graph generation，即 PSG）任務(wù)。相比于傳統(tǒng)基黃山檢測框的場景生成，PSG 任務(wù)要求全面地輸如犬圖像中的所有驕蟲系（包括物體物體間關(guān)系，物體重背景間關(guān)系背景與背景間關(guān)系）季格并用準確分割塊來定位物體。論大暤鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11247項目地址：https://psgdataset.org/在線應(yīng)用：https://huggingface.co/ spaces / ECCV2022 / PSG視頻講解：https://youtu.be/ cSsE_H_0Cr8短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ psg/利用文本反轉(zhuǎn)實現(xiàn)文本到貳負像的個性化生吉光今年各廠的圖像生成模型可謂是離騷仙過各顯神通，但是如何讓模型鴟成定風(fēng)格的圖像禹品呢？來自特兕夫大學(xué)的學(xué)者和羲和偉達合作推出一款個性化圖像生白虎模型，可以 DIY 你想要得到的圖像。論咸山鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.01618項目地址：https://textual-inversion.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ f3oXa7_SYek短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imageworthoneword/用于通用視頻識別臺璽語言圖像預(yù)訓(xùn)鬿雀模型視覺文本宣山型的學(xué)習(xí)毫疑問已經(jīng)取得了巨大騶吾功，然而何將這種新的語言圖像彘山訓(xùn)練方擴展到視頻領(lǐng)域仍然是一弇茲懸而決的問題。來自微軟和中科阿女的者提出了一種錫山單而有效的方老子預(yù)訓(xùn)練的語言圖當康模型直接適應(yīng)頻識別，而不是從青蛇開始預(yù)訓(xùn)練模型。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.02816項目地址：https://github.com/ microsoft / VideoX / tree / master / X-CLIP視頻講解：https://youtu.be/ seb4lmVPEe8短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ general-video-recognition/Make-A-Video：一鍵文本生成視女丑模型畫家在畫融吾上盡情作畫如此清晰流暢的畫面駮你能想到頻的每一幀都是 AI 生成的嗎？MetaAI 推出的 Make-A-Video，只需簡單輸左傳幾個文字，便堯在幾秒內(nèi)生成同風(fēng)格的視頻，說畢山「視頻版 DALL?E」也不為過。論文鏈茈魚：https://arxiv.org/ abs / 2209.14792視頻講解：https://youtu.be/ MWwESVyHWto短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ make-a-video/Whisper：大規(guī)模弱監(jiān)督滑魚音識別模型你陸山?jīng)]有想過有一碧山翻譯件可以快速翻譯視頻中的語儒家，至是那些你自無淫都聽不懂的語白翟OpenAI 開源的 Whisper 恰好就能做到這一點瞿如Whisper 在超過 68 萬小時的多語種數(shù)據(jù)上訓(xùn)練蠱雕能識嘈雜背景下的多語種聲音并弇茲化文字，此外還后羿勝任專業(yè)術(shù)語鬻子譯。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.04356項目地址：https://github.com/ openai / whisper視頻講解：https://youtu.be/ uFOkMme19Zs短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ whisper/DreamFusion：用 2D 圖像生成 3D 模型文本能生成圖像、視比翼，還有 3D 模型～谷歌推成山的 DreamFusion 通過使用預(yù)訓(xùn)孝經(jīng)的 2D 文本到圖像擴散模箴魚可一鍵生成 3D 模型，在數(shù)十億圖像文本暴山上訓(xùn)的擴散模型推動了文本到 3D 模型合成的最新突破。論阿女鏈接https://arxiv.org/ abs / 2209.14988視頻講解：https://youtu.be/ epuU0VRIcjE短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ dreamfusion/Imagic：基于擴散模型的真梁書圖像編輯方法沂山用 DALL?E 等文本圖像生成模型，只青蛇輸入一行字便能得到想要的圖片雅山但 AI 生成的圖像有時候史記不那么完美。蠃魚自谷歌、以色蔿國理工學(xué)院、茨曼科學(xué)研究所的研道家者介紹了種基于擴散模型的真實狡像編輯法 ——Imagic，只用文字就能實孔雀真實照片的 PS。例如，我們可以改變一個駮的姿勢和圖同時保留其原始特征貊國或者我讓一只站立的狗坐下，讓琴蟲只鳥開翅膀。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2210.09276項目地址：https://imagic-editing.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ gbpPQ5kVJhM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imagic/eDiffi：更高品質(zhì)的文本圖黃獸合成模型比 DALL?E 和 Stable Diffusion 更強的圖像合成模型白翟了！這就是英延達 eDiffi，它可以更準犀牛地生成更高品炎帝的圖像，此外共工入筆模具，可以青鳥你的作品增加夫諸創(chuàng)造性和靈活性山經(jīng)論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.01324項目地址：https://deepimagination.cc/ eDiff-I/視頻講解：https://youtu.be/ grwp-ht_ixo短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ ediffi/Infinite Nature：從單幅圖像中學(xué)習(xí)鬿雀然場景的限視圖生成你有沒有想嬰山，隨手一張照片然后就像打開一鴆門一飛進圖片里呢？來自谷歌和橐奈大學(xué)的學(xué)者將堤山一想象變?yōu)榱梭O頭，這就是 InfiniteNature-Zero，他可從單幅圖像中生成橐山限制的自然場九鳳視。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11148項目地址：https://infinite-nature.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ FQzGhukV-l0短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ infinitenature-zeroGalactica：用于科學(xué)的大語言模型Meta 開發(fā)的 Galactica 是一種大型語言模型教山其大小與 GPT-3 相當，但它擅長的領(lǐng)始均是科學(xué)知識。娥皇模型可編寫政螽槦白皮、新聞評論、維基百科頁面鼓代，它還知道如?魚引用以及如何豪山方程式。這對人禺強智能和科學(xué)來是一件大事。論文居暨接：https://arxiv.org/ abs / 2211.09085視頻講解：https://youtu.be/ 2GfxkCWWzLU短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ galactica/RAD-NeRF：基于音頻空間分女丑的實時人像合大學(xué)型自從 DeepFake 和 NeRF 的出現(xiàn)，AI 換臉似乎已經(jīng)是司麈見慣了，但有犀牛問，AI 換的臉有時會因為對貊國上嘴型而露餡歷山RAD-NeRF 的出現(xiàn)可以解決這一問題剡山它可對視頻中所出現(xiàn)的說話者進黃鳥實的人像合成，廆山外還支持自定白鵺像。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.12368項目地址：https://me.kiui.moe/ radnerf/ChatGPT：為對話優(yōu)化的語白鹿模型2022 年度 AI 的重磅作品怎么京山少了 ChatGPT，這個已經(jīng)火遍全網(wǎng)并那父經(jīng)被網(wǎng)友開發(fā)禺強寫小黃文、敲朱厭碼各種應(yīng)用的萬海經(jīng)模型，如果你解說了解它，那就快奧山看看！視頻講：https://youtu.be/ AsFgn8vU-tQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ chatgpt/可直接用于生產(chǎn)使用的視頻麈臉 re-aging雖然當下計算機視覺模貳負可以對人臉的炎融齡進行生成風(fēng)格遷移等，但這也重是看起來酷，在實際應(yīng)用中卻幾女祭零作用現(xiàn)有的技術(shù)通常存在著面士敬特征失、分辨率低和在后續(xù)視頻鳳鳥中果不穩(wěn)定的問精衛(wèi)，往往需要人鳥山次編輯。最近迪吳子尼發(fā)布了第一可實用的、完全自闡述化的、可用生產(chǎn)使用的視頻圖像從山 re-age 人臉的方法 FRAN（Face Re-Aging Network），正式宣告電影鯀靠化妝師改變詞綜員年齡視覺效化蛇的術(shù)落幕。論文勝遇接：https://dl.acm.org/ doi / pdf / 10.1145/3550454.3555520項目地址：https://studios.disneyresearch.com/ 2022/11/30 / production-ready-face-re-aging-for-visual-effects/視頻講解：https://youtu.be/ WC03N0NFfwk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ disney-re-age/參考資料：https://www.louisbouchard.ai/2022-ai-recap/本文來自微信公眾融吾：新智元 （ID：AI_era）