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扩散模型图像理解力刷新SOTA!字节复旦团队提出全新「元提示」策略
扩散模型图像理解力刷新SOTA!字节复旦团队提出全新「元提示」策略
9月前
新智元报道
新智元报道
【新智元导读】过去一年扩散模型风头正劲,彻底改变了文生图领域!那么,扩散模型能否处理视觉感知任务?字节跳动和复旦大学技术团队在最新研究中提出了一个简单有效的方案。
近期,来自字节跳动和复旦大学的技术团队提出了一种简单而有效的方案:利用扩散模型处理视觉感知任务。
技术介绍
团队将text-to-image扩散模型作为特征提取器应用于视觉感知任务中。
可学习的元提示(meta prompts)设计
应用落地和展望
该文章提出的方法和技术有广泛的应用前景,可以在多个领域内推动技术的发展和创新:
视觉感知任务的改进:该研究能够提升各种视觉感知任务的性能,如图像分割、深度估计和姿态估计。这些改进可应用于自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉系统等领域。 增强的计算机视觉模型:所提出的技术可以使计算机视觉模型在处理复杂场景时更加准确和高效,特别是在缺乏明确文本描述的情况下。这对于图像内容理解等应用尤为重要。 跨领域应用:该研究的方法和发现可以激励跨领域的研究和应用,比如在艺术创作、虚拟现实、增强现实中,用于提高图像和视频的质量和互动性。 长期展望:随着技术的进步,这些方法可能会进一步完善,带来更先进的图像生成和内容理解技术。
团队介绍
智能创作团队是字节跳动AI&多媒体技术中台,覆盖了计算机视觉、音视频编辑、特效处理等技术领域,借助公司丰富的业务场景、基础设施资源和技术协作氛围,实现了前沿算法-工程系统-产品全链路的闭环,旨在以多种形式为公司内部各业务提供业界前沿的内容理解、内容创作、互动体验与消费的能力和行业解决方案。
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来源:新智元
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