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独家 | Gen-1——可以改变视频风格AI模型

翻译:吴振东校对:张睿毅本文约1000字,建议阅读3分钟本文简单介绍了Runway公司发展史,以及他们新推出生成式AI模型Gen-1,可用于通过应用文本提示或者参考图像所指定任意风格,现有视频转换为新视频...该公司现在发布了名为Gen-1的人工智能模型,可以通过应用文本提示或者参考图像所指定任意风格,现有视频转换为新视频。...斯蒂芬-科尔(扣扣熊)主持《深夜秀》制作人使用Runway软件来编辑节目画面;热门电影《瞬息全宇宙》视觉效果团队利用Runway公司技术创建了一些场景。...他们在去年发布了一个类似于文本视频模型,就像MetaMake-a-Video和谷歌Phenaki模型一样,这些种模型都可以从头生成非常短视频片段。...未经许可转载以及改编者,我们依法追究其法律责任。 点击“阅读原文”拥抱组织

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Meta裁掉ML研究团队;KataGo神经网络漏洞可让业余棋手取胜 |AI一周快讯

然而,一位被裁前Meta 研究科学家在推上表示说:“他和整个名为‘概率’研究组织被裁掉了,该组织专注于在基础设施堆栈中应用机器学习。”...对整个团队裁撤,说明事实可能并非扎克格所说对人工智能和元宇宙有所“偏爱”。...对于算法模型参数量正以指数级增长的人工智能产业来说,如果未来能与量子计算碰撞出火花,必将有巨大想像空间。...由于只在角落获得分数,而在其他领域没有获得分数,因而被对手获得更多分数而落败。然而,如果这种策略用在和人类对弈上肯定是没有用,这也说明神经网络还缺少人类谋篇布局思考能力。...这项实验推出将为Copilot引入一些语音命令,协助开发者可以在不使用键盘情况下直接编程。据了解,这一程序可以直接通过自然语来表达。

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    资源 | Synonyms:一个开源中文近义词工具包

    如果我们想把单词输入机器学习模型,除非使用基于树方法,否则需要把单词转换成一些数值向量。...一种直接方法是使用「one-hot encoding」方法单词转换为稀疏表示,如下所示向量中只有一个元素设置为 1,其余为 0。 ?...首先是高维 one-hot 形式表示单词映射成低维向量。例如 10,000 列矩阵转换为 300 列矩阵,这一过程被称为词嵌入。第二个目标是在保留单词上下文同时,从一定程度上保留其意义。...连续词袋(Mikolov 等人,2013 年) CBOW 可以看作一个具有先知语言模型,而 skip-gram 模型则完全改变语言模型目标:它不像 CBOW 一样从周围词预测中间词;恰恰相反...: [[], []]首先 : [[], []]是 : [[], []] : [[], []]高维 : [['萧士达', '浦罗哥', '希尔', '庞加莱', '欧拉', '几何', '群论',

    1.7K80

    马斯克「元宇宙」梦

    事实上,早在推之前,Facebook就已经遇到过类似的情况,所以,我们才看到了后来扎克格对于Facebook一系列改造。包括,大举进军区块链;包括,全力拥抱元宇宙,无一不是如此。...尽管外界对于扎克格投身元宇宙有很多非议,甚至还有人认为,扎克格之所以会投身到元宇宙怀抱里,最为根本一个原因就是为了赢得资本市场关注,让Facebook估价再一次重振雄风。...而马斯克之所以会选择在这样一个时刻收入囊中,除了和推本身报价有关之外,更多原因在于,元宇宙发展业已成熟,它已经从一个蹒跚学步孩童逐渐成长为一个快速奔跑少年,而借助推,马斯克则可以实现梦寐以求元宇宙梦想...,直到元宇宙出现之后,马斯克才真正找到了答案。...我们都知道,早在Facebook宣布大力拥抱元宇宙之前,它就已经在区块链领域深耕多年,并且还发布了引发了诸多关注数字货币Libra,尽管Libra后来并未获得扎克格真正想要效果,但是,它的确让我们看到了区块链与数字货币之间关系

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    使用开源人脸特征提取器进行脸部颜值评分

    使用环境:ubuntu14.04,opencv3.2.0,dlib19.6,python2.7 一、准备工作: 1、下载dlib库,下载特征提取模型。...: http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 2、数据准备:准备不同类型脸部图像,注意选用颜值不同照片,该部分具有一定主观性...整理好图片分别用文件夹包含好,每一个文件夹为一类颜值分数。在确保能够检测到脸情况下,每张图片送入网络提取特征,同时为其加入标签,表示颜值所属类别,为后续测试分类做好准备。...欧氏距离 (2)基于线性组合系数接近度表示: 我们表1数据矩阵进行置,得到如下表所示矩阵: ? 样本数据置矩阵 将以上矩阵设为A,测试图片所形成特征列向量为b。 ?...对于使用线性组合方法,取到这三张对应而后使用权重方法。 最后2种方法结合,我们认为第二种方案更可信,以0.6权重加权,第一种方案,以0.4权重加权。

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    手把手教你在浏览器中使用脸部识别软件包 face-api.js

    但是,一直有人问我能否在浏览器中完整地运行整个人脸识别的流程 最后答案是肯定,多亏了 tensorflow.js,利用好 tfjs-core, 我成功实现了部分相似的工具,这些小工具能够让你得到和使用...这个网络返回包围每张脸 bounding box,以及其对应分数,即每个 boundingbox 中包含人脸概率。这里分数用于过滤边界框,因为图像中可能根本不包含人脸。...加载模型数据 根据您应用程序需求,您可以专门加载您需要模型,但是要运行一个完整端到端示例,我们需要加载人脸检测、 脸部特征点和人脸识别模型模型文件可以在 repo 或点击这里获取。...模型权重已经被量化,与原始模型相比,模型文件大小减少了 75%,以允许您客户只加载所需最少数据。...使用 score > minScore 检测面部边界框,我们简单说: ? 完整面部描述包括检测结果(边界框+分值),脸部特征,以及计算描述符。

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    苹果禁止在其所有产品上使用元宇宙 它提供哪些替代方案?

    据彭博社近日报道,该市场利润预计达到约8000亿美元。   苹果公司是摆脱这种狂热例外,它似乎不相信扎克格所提倡元宇宙。...他补充说,“随着时间推移,苹果可能会制造出可以全天佩戴轻便眼镜。” 拥抱增强现实   根据米洛在他报告中提及内容,鲁宾指出了一些可能会让苹果在这个时候避开虚拟世界其他原因。...苹果公司增强现实作为虚拟现实替代品,这可能在其拒绝扎克格所倡导元宇宙方面发挥了作用。...他说,“随着时间推移,苹果学习并努力生产更便宜、可供公众使用耳机,就像iPhone一样。”他强调,“高价从来都不是一些沉迷于苹果产品消费者障碍,苹果产品从来都不便宜。...他解释说,这就像问消费者互联网对他们意味着什么;“你可能会得到许多不同答案,有些人会告诉你互联网是谷歌,而另一些人会说它是推、Facebook或YouTube,每个人都根据他使用互联网方式做出回答

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    马斯克收购推背后

    然而,如果仅仅只是马斯克收购推原因归结于此,而没有马斯克收购推放置在大社交市场环境下,没有马斯克收购推放置在他所布局商业版图中,我想,我们是无论如何都无法获得有关马斯克收购推真实内在逻辑...笔者认为,社交行业这样一场改变,并不仅仅只是局限于扎克格式仅仅只是停留在技术上变革,而是更多地深入到了社交行业真正应当承担怎样功能和角色,应当发挥什么样作用上。...如何实现这种目的,收购推,打造一个自我发声平台,无疑是最为重要一个步骤。 推并不仅仅只是推本身 仅仅只是看成是一个社交平台,仅仅只是马斯克收购推看成是一笔收购,其实并不完全正确。...现在,我们所看到Facebook正在全力拥抱元宇宙,其实早在布局元宇宙之前,扎克格还布局过区块链,布局过数字货币Libra。...跳出推仅仅只是推本身来看待马斯克收购推这件事,我们或许才能得出一个更加完美,更加全面的答案

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    干货 | 2018 机器阅读理解技术竞赛冠军 Naturali 分享问答系统新思路

    ; 在分数排名前 k 段落中,选择最早出现段落; 选取标题,这个段落以及下一个段落; 对于第 3 到第 10 个段落,选取每个段落第一句话; 所有选取内容以特殊分隔符连接在一起,截取最前面不超过预设最大长度内容...四、模型整体结构 我们使用模型整体结构,是经典端对端阅读理解模型结构,分为四层: ?...在单一模型中我们运用 BiDAF,在集成模型中则会运用到不同匹配层得到结果进行集成。 第四层:答案片段抽取层 最终,我们利用指针网络进行答案抽取。...六、单一模型实验结果 我们 ROUGE 分数最终能够远远超出基线系统分数,是通过篇章预处理、预训练词向量、其他特征、多个答案、联合训练、最小风险训练等方法综合累计得来。 ?...)做成了一个集成模型,比单一模型 ROUGE 分数又高出了 1.5 个点。

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    2018 机器阅读理解技术竞赛冠军 Naturali 分享问答系统新思路

    ; 在分数排名前 k 段落中,选择最早出现段落; 选取标题,这个段落以及下一个段落; 对于第 3 到第 10 个段落,选取每个段落第一句话; 所有选取内容以特殊分隔符连接在一起,截取最前面不超过预设最大长度内容...四、模型整体结构 我们使用模型整体结构,是经典端对端阅读理解模型结构,分为四层: ?...在单一模型中我们运用 BiDAF,在集成模型中则会运用到不同匹配层得到结果进行集成。 第四层:答案片段抽取层 最终,我们利用指针网络进行答案抽取。...六、单一模型实验结果 我们 ROUGE 分数最终能够远远超出基线系统分数,是通过篇章预处理、预训练词向量、其他特征、多个答案、联合训练、最小风险训练等方法综合累计得来。 ?...)做成了一个集成模型,比单一模型 ROUGE 分数又高出了 1.5 个点。

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    NAACL 2019最佳论文:量子概率驱动神经网络(附代码&文献)

    将同一个希尔空间状态(state)来一统不同粒度语言单元。包括可学习组件也嵌入到与词语相同希尔空间,这样人们有机会去通过人类易于理解语言单元(比如词级别)来诠释学习到组件。...值得注意是,所有状态都是单位,而且这样状态向量都是复数。 希尔空间一统不同粒度语言单元 ?...如图所示,词就像粒子一样(同时处于不同位置,有一个波函数来描述它出现不同地方概率,但是义原是离散,所以它实际上是一个离散概率分布来描述),被认为是嵌入在希尔空间一个状态,也就是一个复数单位状态向量...本文模型需要匹配两个文本对象各自 N-gram 同时向一个投影平面投影,投影长度平方对应混合系统投影到该投影平面的概率。 根据投影长度来判断两个文本对象是否匹配。...因为投影平面是由一个向量张成子空间,该投影向量跟词语同时嵌入在同一个希尔空间,所以可以通过最靠近该投影向量词向量来理解投影向量可能蕴含含义。

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    GAIR 2023:AI 历史中机缘与巧合,青年科学家探索与突破

    在学期间,他受到数学教师哈恩和门格尔影响攻数学,当时没有人可以想象,这一决定对我们今天世界将会产生什么样巨大影响。...“哥德尔不完备定理”背景板是哥廷根学派带至巅峰希尔(David Hilbert)提出“希尔计划”。这一雄心勃勃计划旨在证明数学系统一致性和完备性,也是20世纪数学发展主要驱动力。...围绕希尔提出第三个问题“数学是可判定吗”,24岁艾伦·图灵(Alan Turing)在1936年找到了一个解决方法。...在第二次世界大战中,图灵将他思考付诸实践,带领团队打造了一台真正计算机,为盟军破解纳粹情报密码立下了汗马功劳; 当哥德尔提出对希尔质疑时,希尔学生、27岁冯·诺依曼(von Neumann...8月14日,一群涌动着探险家、变革者、英雄血液创新者,也让最前沿、最奇思妙想模型技术突破与商业试验,以空前肆无忌惮方式绽放。

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    从人机共生体视角,重新理解机器人产业方法论

    机器人具有类人化结构,不同于市面上以挤压方式进行发球设备,庞能够高度模拟类人化发球方式,模拟人类发球时对球方向和旋转,实现两跳发球。...而利用不同球拍胶面,还能打出不一样球,这些都能更好地辅助人类运动员进行训练。 显然,庞机器人正在技术思维(technical thinking)与人类智慧相结合,为人机共生打开了新窗口。...深度学习神经网络与强化学习相结合,让对打机器人和发球机器人能够通过大量复杂环境交互,运用各自的人工智能算法平台,不断得到反馈,互相学习到新技能与策略,机器人之间对战也能不断提升算法模型复杂度与智能度...那么,作为人类和机器预期前景,其中是否也埋藏着商业价值富矿呢? 答案是肯定。 以庞机器人为例,未来就有可能缔造出不少新产业机遇。...这会为成为机器人社会意识起点吗? 4-6月,庞会在B站(@庞)定期发布机器人课堂实时动态,不妨和我们一起去围观吧。

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    CVPR 2023 | IDEA与清华提出首个一阶段3D全身人体网格重建算法

    为了解决以上问题,我们提出了首个一阶段算法 OSX,我们使用一个模块感知 Transformer 模型,同时估计出人体姿态, 手势和脸部表情。...下图是 UBody 分数据可视化。...具体,我们使用一个可微分感兴趣区域对齐(Region of Interest Alignment)操作,手和脸部特征图进行上采样,因而获得多尺度手、脸高分辨率特征 。...Component Token: 最终,这些模块 token 通过全连接层,转换为手势和脸部表情,并于身体姿态和形状一起,输入 SMPLX 模型,转换为人体网格。...接着,我们使用一个多阶段渐进拟合技术(Progreesive Fitting), OSX 输出的人体网格转换为三维关键点(3D Keypoints),并投影到图像平面,与估计二维关键点(2D Keypoints

    1.1K30

    数论重大突破:120年后,希尔第12个数学难题借助计算机获得解决

    其实,在希尔提出他 23 个问题清单前不久,数学家们就发现了一些与有理数相关特定数字构建块,其中这些有理数可以使用整数比例来表示。...希尔和 Stark 都曾考虑使用复数,而 Gross 使用了 p 进数(p-adic numbers)。 这两种方法都是标准数字替代方案,标准数字使用不同方法来确定两个数字是否接近。 ?...即便如此,起初 Gross 复数转换为 p 进数似乎却没有让 Stark 猜想证明问题更进一步。...事实证明,相比于复数,使用 p 进数更容易解决数学中一些重要问题,希尔第 12 个问题恰恰如此。...使用 p 进数分析为希尔问题提供了答案,但使用复分析原始问题仍需未来数学家探索。可能有很多方法来描述构建块,未来也许能够使用复数来描述它们,从而满足希尔最初要求。

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    从图灵机到量子计算机,计算机可以解决所有问题吗?

    例如数学家希尔提出 23 个数学问题中第 10 个问题: 希尔第 10 问题: 是否存在一个算法能判定任何丢番图方程有无整数解?...这个问题其实是希尔提出另一个问题子集: 可判定性问题: 是否存在一个算法能够判定任何数学命题真伪?如果存在这样算法,那么很多数学问题都可以直接得到答案。...如果不存在这样算法,希尔第 10 问题自然也不成立。...3、停机问题(Halting Problem): 为了解决希尔可判定性问题,图灵 “判定数学命题真伪” 问题转化为 “判定图灵机是否会停机” 问题,即著名停机问题 —— “是否存在一个能够判定其它图灵机是否会停机通用图灵机...随后,图灵提出了著名停机问题,并通过巧妙逻辑悖论证明了停机问题在图灵机上是不可计算,这是最早被证明无法解决可判定性问题之一,为希尔可判定性问题提供了一个反例论证。

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    扎克格最新采访:Meta最强开源模型Llama 3凭什么值百亿美金

    我相信,在未来,我们不会仅仅满足于问题输入一个查询窗口来寻求答案。我们将会有不同记忆存储方式或定制模型,这些模型更加个性化地服务于人们。这些都是人工智能所需发展不同能力。...还是如您之前所说,是保持模型大小不变,但功能和应用场景更加多样化? 扎克格:关于这个问题,我们目前可能还没有明确答案。...帕尔:你提到更多内容纳入模型本身”,能否具体解释一下,您是如何通过训练这些期望功能融入模型?你所说“纳入模型本身”具体指的是什么?...帕尔:你如何看待模型训练是否会走向商品化趋势呢? 扎克格:我认为训练发展有多种可能性,其中商品化确实是其中之一。商品化意味着随着市场上选择增多,训练成本大大降低,变得更加亲民。...一旦我们能够这些任务转移到我们自己芯片上,我们就能将更昂贵英伟达GPU用于训练更复杂模型。我们期望在不久将来,能够使用自己芯片首先训练一些相对简单模型,并最终拓展到训练这些庞大模型

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    ACL 2024 | 对25个开闭源模型数学评测,GPT-3.5-Turbo才勉强及格

    (1)数值变化:指改变数值数据或其类型,本文定义了三个子类别: 数值替换:在同等数位和类型下替换数值,例如问题中 “16” 替换为 “20”。...数位扩展:增加数值位数,例如 “16” 替换为 “1600”。 整数 - 小数 - 分数转换:整数更换为小数或分数,例如 “2” 转换为 “2.5”。...运算逆转:原问题某个已知条件转换为 GSM-Plus 变体问题待求解变量。例如,图 2 中原问题陈述 “每个鸭蛋 2 美元” 转换为新问题疑问句 “每个鸭蛋价格是多少?”...则转换为新问题已知条件” 她每天在农贸市场赚 18 美元” (3)问题理解:指在意思不变前提下,用不同词句重新表述数学问题,如” 珍妮养了一群鸭子,这些鸭子每天产 16 个鸭蛋。...首先,利用 GPT-4 问题改写能力生成问题变体,然后为这些变体生成候选答案;为确保数据质量,所有由 GPT-4 生成问题变体和答案都要经过人工标注团队进行严格检查。

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    【论文阅读-域自适应】Can We Evaluate Domain Adaptation Models Without Target-domain Labels?

    对此,本文提出了一种迁移分数(Transfer Score)评估指标。...在此基础上,主要实现了三个新任务: 选择最优UDA模型 优化UDA模型超参数 识别UDA模型训练到多少epoch表现最佳。...提出动机 概述中已提到,本文提出迁移分数TS分数指标主要用来度量UDA模型有效性,换言之是度量源域和目标域域差异。那么,难道之前就没有类似指标了吗?...\mathcal{H} :核函数所对应再生核希尔空间(RKHS) 上式表示在再生核希尔空间中,两个分布均值嵌入之间距离。...) n=cosine.size(0) cosine=cosine.flatten()[:-1].view(n-1,n+1) cosine=cosine[:,1:] # 余弦相似度转换为角度

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    自然语言处理学术速递

    最近,许多预先训练语言模型在许多阿拉语NLP问题中提供了高性能。...在这项工作中,我们使用四个阅读理解数据集,即阿拉语班、ARCD、AQAD和TyDiQA GoldP数据集,评估了最先进阿拉语QA预训练Transformer模型。...对所提出多层网络模型进行了评估,并与已建立最新模型进行了测试,结果表明,该模型在评估句子相似性方面具有更好性能分数。...在两个设计测试周期中,我们历史海事领域四个数据集转换为知识图。这些周期重点是创建一种可持续和可用方法,可用于其他关联数据转换工作。...我们展示了我们训练压缩稀疏预训练模型如何将其知识转移到五种不同下游自然语言任务中,并且精度损失最小。此外,我们还展示了如何使用量化感知训练稀疏模型权重进一步压缩到8位精度。

    21120
    领券