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英偉達(dá)推出Magic3D，性能超過(guò)谷歌DreamFusion
近一段時(shí)間，讓AI生成3D點(diǎn)云成為業(yè)界研究的重點(diǎn)。谷歌曾在9月提出DreamFusion，引起廣泛關(guān)注。近日，英偉達(dá)提出了Magic3D，可以從文字描述中生成3D的AI模型。整個(gè)生成過(guò)程分為三個(gè)階段，首先團(tuán)隊(duì)使用eDiff作為低分辨率圖像先驗(yàn)，獲得初始3D表示。之后通過(guò)反復(fù)的抽樣和渲染，來(lái)訓(xùn)練和優(yōu)化模型，并最終抽取出3D體素。之后，研究者采用擴(kuò)散模型，對(duì)第一階段獲得的粗略模型進(jìn)行抽樣和渲染，優(yōu)化為更高分辨率的圖像。最終獲得高分辨率的3D生成結(jié)果。
Magic3D實(shí)現(xiàn)了根據(jù)輸入的問(wèn)題獲得較高分辨率的3D圖像。同時(shí)，用戶(hù)還可以對(duì)提示文本進(jìn)行修改，實(shí)現(xiàn)對(duì)于生成3D圖像的編輯和修改。
Stable Diffusion 2.0支持超分辨率，結(jié)合景深信息：專(zhuān)業(yè)圖像生成AI再進(jìn)一步
近日，Stablity AI發(fā)布了Stable Diffusion的2.0版本。在這一版采用了研究組織LAION研發(fā)的OpenCLIP模型。此外，2.0版本中包括高級(jí)Diffusion模型，現(xiàn)在可以沈城2048x2048甚至更高像素的圖像。另一方面，研究者提出了Depth-to-Image Diffusion模型，可以推斷輸入圖像的景深，利用提示文本生成新圖像。
自從Stable Diffusion開(kāi)放以來(lái)，短短數(shù)月已經(jīng)成為全球最為火爆的AIGC工具，但從玩具到生產(chǎn)力工具，模型本身的性能成為了新的瓶頸。本次Stable Diffusion2.0的更新更偏向于常規(guī)的功能改進(jìn)，但其未來(lái)的目標(biāo)是明確的：進(jìn)軍專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，讓更多業(yè)內(nèi)人士能夠依賴(lài)它的力量。
谷歌Pitchfork實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編寫(xiě)代碼和修bug功能，已投入使用
近日，谷歌實(shí)驗(yàn)室（Google X）曝光了一項(xiàng)新的孵化項(xiàng)目——Pitchfork。該系統(tǒng)可以自動(dòng)編寫(xiě)代碼，并修改代碼中的bug。目前該系統(tǒng)已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)部投入使用，能夠降低開(kāi)發(fā)成本。
代碼模型是繼預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型后研究機(jī)構(gòu)關(guān)注的另一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域。由于代碼相比自然語(yǔ)言具有更為嚴(yán)格的結(jié)構(gòu)，需要生成的代碼更為精細(xì)準(zhǔn)確，因此對(duì)于中小機(jī)構(gòu)而言難度較高。2021年，GitHub聯(lián)合OpenAI利用大量的開(kāi)源代碼數(shù)據(jù)訓(xùn)練了Codex模型，并以此研發(fā)了Copilot代碼補(bǔ)全插件，目前已有超過(guò)一百萬(wàn)的用戶(hù)。
代碼模型對(duì)于生產(chǎn)力的提升，降低研發(fā)成本具有顯著作用。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在目前十幾種流行編程語(yǔ)言中，有40%是依賴(lài)Copilot生成的，而GitHub預(yù)計(jì)，五年內(nèi)開(kāi)發(fā)人員將使用Copilot編寫(xiě)超過(guò)80%的代碼。代碼模型在解決復(fù)雜編程問(wèn)題上也具有潛力，DeepMind研發(fā)的AlphaCode模型在Codeforces編程競(jìng)賽平臺(tái)上的排名位于前54.3%，即擊敗了超過(guò)40%的人類(lèi)參賽者。
社區(qū)活動(dòng)
報(bào)名 | 第一屆機(jī)器學(xué)習(xí)算法于自然語(yǔ)言處理大會(huì)（MLNLP，11月26日）
報(bào)名 | DeepMind研究科學(xué)家，AlphaTensor論文一作親講：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)更快的矩陣乘法算法（智源社區(qū)，12月2日）
回放 | 北京交通大學(xué)教授魏云超：連續(xù)學(xué)習(xí)下像素理解的相關(guān)算法介紹
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