「图像超分辨率」共找到 2517 篇相关文章
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理,港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时,常过分依赖语言知识,忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架,其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著,为LVLMs发展提供方向。
NVIDIA重磅开源!OmniVinci 仅 9B 模型就拿下多模态冠军!
英伟达推出全模态大语言模型 OmniVinci,架构有三大创新。OmniVinci - 9B 模型表现亮眼,多测试中大幅超 Qwen2.5 - Omni,且训练量仅为其六分之一。其架构经多阶段流程实现全模态理解,还支持多种功能。
Meta首个Agent生图模型登场,空降竞技场第二
Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image,引入智能体机制,能编写代码、网络搜索,有自主修正能力,支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video,两模型均与Meta产品深度整合。
1分钟跑出数百预测!WeatherNext 2把短时预报带入小时级
谷歌DeepMind发布WeatherNext 2,能1分钟从同一初始场生成上百种未来,分辨率达1小时级,超上一代。它已接入Search等,重写天气预报逻辑,让预测从确定变多可能,还将改变气象体系。
预测下一个像素还需要几年?谷歌:五年够了
谷歌DeepMind研究者分析下一像素预测在图像识别与生成任务中的扩展特性。实验显示其扩展趋势与文本类似但效率低,最优策略因任务和分辨率而异,预计未来五年逐像素建模可行。
继AlphaFold之后,DeepMind再放“大招”:AlphaGenome直击疾病根源
谷歌DeepMind推出AI模型AlphaGenome,可预测DNA序列微小变化对基因调控的影响,已向非商业研究领域开放。它能处理长序列、输出高分辨率结果,有四大优势,在多领域有研究潜力,但也存在局限。
清华联手快手可灵,撞车谢赛宁团队RAE,用SVG再证明VAE已过时
AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE,纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间,在质量、效率和通用性上超传统,证明统一视觉模型可行。
重磅!DeepSeek再开源:视觉即压缩,100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界,用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0,为LLM长上下文问题提供方案,还能处理多类图像与近100种语言。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时,样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架,动态调整训练能力、用正交初始化,实验显示其在单图像和多图像任务表现优,用户更偏好其生成图像。
Karpathy 评 DeepSeek-OCR:分词器必须消失!马斯克:光子才是 AI 的终极语言
Andrej Karpathy 发长文讨论 DeepSeek - OCR 论文,提出图像输入比文本更高效,还表达对分词器的厌恶,认为其必须消失。马斯克称 AI 主要交互将是视觉。开发者分享实践经验,也有人提出质疑。