2022 超全的 AI 圈研究合集在這！知名博 Louis Bouchard 自制視頻講解加篇分析，對(duì)小白超級(jí)友好。雖然界仍在復(fù)蘇，但究并沒(méi)有放慢其熱的步伐，尤其在人工智能領(lǐng)域此外，今年人們 AI 倫理、偏見、治理和透明都有了新的重視人工智能和我們人腦的理解及其人工智能的聯(lián)系不斷發(fā)展，在不的將來(lái)，這些改我們生活質(zhì)量的用將大放光彩。名博主 Louis Bouchard 也在自己的博客中盤點(diǎn)了 2022 年 32 項(xiàng)（!）AI 技術(shù)突破。接下讓我們一起看看這些令人驚艷的究都有哪些吧！章地址：https://www.louisbouchard.ai/ 2022-ai-recap/LaMA：基于傅里葉卷積的分辨穩(wěn)健的大型掩碼復(fù)你肯定經(jīng)歷過(guò)種情況：你和你朋友拍了一張很的照片。結(jié)果，發(fā)現(xiàn)有人在你身，毀了你要發(fā)到友圈或者小紅書照片。但現(xiàn)在，不再是問(wèn)題?；?傅里葉卷積的分率穩(wěn)健的大型掩修復(fù)方法，可以使用者輕松清除像中不需要的內(nèi)。不論是人，還垃圾桶都能輕松失。它就像是你袋里的專業(yè) ps 設(shè)計(jì)師，只需輕輕一按，就能輕清除。雖然看似單，但圖像修復(fù)許多 AI 研究人員長(zhǎng)期以來(lái)一需要解決的問(wèn)題論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2109.07161項(xiàng)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(shí)視頻人臉編輯你肯定有過(guò)樣的經(jīng)歷：在看影時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)電中的演員看起來(lái)比本人年輕得多《雙子殺手》中威爾?史密斯之，這需要專業(yè)人花費(fèi)數(shù)百甚至數(shù)小時(shí)的工作，手編輯這些演員出的場(chǎng)景。但利用 AI，你可以在幾分鐘內(nèi)完成。事上，許多技術(shù)可讓你增加笑容，你看起來(lái)更年輕更老，所有這些是使用基于人工能的算法自動(dòng)完的。它在視頻中稱為基于 AI 的面部操作（AI-based face manipulations），代表了 2022 年的最新技術(shù)水平。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2201.08361項(xiàng)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(kù)的神經(jīng)染神經(jīng)渲染可以過(guò)物體、人物或景的圖片，在空中生成逼真的 3D 模型。有了這項(xiàng)技術(shù)，你只需有某物體的幾張片，就可以要求器了解這些圖片的物體，并模擬它在空間中的樣。通過(guò)圖像來(lái)理物體的物理形狀這對(duì)人類來(lái)說(shuō)很易，因?yàn)槲覀兞?真實(shí)的世界。但于只能看到像素機(jī)器來(lái)說(shuō)，這是個(gè)完全不同的挑。生成的模型如融入新場(chǎng)景？如照片的光照條件角度不同，生成模型也會(huì)因此變，該怎么辦？這都是 Snapchat 和南加州大學(xué)在這項(xiàng)新研中需要解決的問(wèn)。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2201.02533項(xiàng)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(yǔ)音修復(fù)對(duì)于圖來(lái)說(shuō)，基于機(jī)器習(xí)的修復(fù)技術(shù)不可以移除其中的容，而且還能根背景信息填充圖的缺失部分。對(duì)視頻修復(fù)來(lái)說(shuō)，挑戰(zhàn)在于不僅要持幀與幀之間的致性，而且要避生成錯(cuò)誤的偽影同時(shí)，當(dāng)你成功將一個(gè)人從視頻「踢出去」之后還需要把他 / 她的聲音也一并除才行。為此，歌的研究人員提了一種全新的語(yǔ)修復(fù)方法，可以正視頻中的語(yǔ)法發(fā)音，甚至消除景噪音。論文鏈：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(yàn)，實(shí)現(xiàn)實(shí)世界的盲臉修你是否有一些珍的舊照片，因?yàn)?代久遠(yuǎn)而畫質(zhì)模？不用擔(dān)心，有盲臉修復(fù)技術(shù)（Blind Face Restoration），你的回憶會(huì)被歷久新。這個(gè)全新且費(fèi)的 AI 模型可以在一瞬間修你的大部分舊照。即使修復(fù)前的片畫質(zhì)非常低，也能很好地工作這在之前通常是個(gè)相當(dāng)大的挑戰(zhàn)更酷的是，你可按照自己喜歡的式進(jìn)行嘗試。他已經(jīng)開源了代碼創(chuàng)建了一個(gè)演示在線應(yīng)用程序供家試用。相信這技術(shù)一定讓你大一驚！論文鏈接https://arxiv.org/ abs / 2101.04061項(xiàng)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(duì)齊的學(xué)習(xí)自動(dòng)駛汽車如何「眼六路」？你可能說(shuō)過(guò)車企正在使的 LiDAR 傳感器或其他奇的相機(jī)。但它們如何工作的，它如何觀察這個(gè)世，以及它們與我相比究竟看到了么不同？論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2109.01066與特斯拉只使用攝像頭來(lái)解世界不同，大數(shù)自動(dòng)駕駛汽車商，比如 Waymo，使用的是普通攝像頭和 3D LiDAR 傳感器。它們不會(huì)普通相機(jī)那樣生圖像，而是生成 3D 點(diǎn)云，利用 RGB 傳感信息，測(cè)量物體之的距離，計(jì)算它投射到物體的脈激光的傳播時(shí)間盡管如此，我們何有效地結(jié)合這信息并讓車輛理它？車輛最終會(huì)到什么？自動(dòng)駕是否足夠安全？Waymo 和谷歌的一篇新研究論將會(huì)解答這些謎。視頻講解：https://youtu.be/ 0nJMnw1Ldks短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ waymo-lidar/Instant NeRF：基于多分辨率哈希碼的即時(shí)神經(jīng)圖如何通過(guò)照片模世界的樣子？使 AI 模型，人們可以將拍攝的像變成高質(zhì)量的 3D 模型。這項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任，讓研究人員通 2D 圖像，創(chuàng)建物體或人在三世界中的樣子。過(guò)基于哈希編碼神經(jīng)圖元（graphical primitives），英偉達(dá)實(shí)現(xiàn) 5 秒訓(xùn)練 NeRF，并獲得了更好的效果。在到兩年的研究中將 NeRF 的訓(xùn)練速度提高了 1000 多倍。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2201.05989項(xiàng)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 特征的文本生成圖模型去年，OpenAI 發(fā)布了文本-圖像生成模型 DALL?E?，F(xiàn)在，升級(jí)版 DALL?E 2 又來(lái)了。DALL?E 2 不僅可以從文本生成逼的圖像，其輸出分辨率是前者的倍！不過(guò)，性能面的提升好像不以令 OpenAI 滿足，為此他們還讓 DALL?E 2 學(xué)會(huì)了一項(xiàng)新技能：圖修復(fù)。也就是說(shuō)你可以用 DALL?E 2 編輯圖像，或者添加何想要的新元素比如在背景中加一只火烈鳥。論鏈接：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(gè)性化生成先驗(yàn)歌和特拉維夫大提出了一個(gè)非常大的 DeepFake 技術(shù)。擁有了它，你幾乎所不能。只需給個(gè)人拍上百?gòu)堈?，就可以對(duì)其圖進(jìn)行編碼，并修、編輯或創(chuàng)建出何想要的樣子。既令人驚奇又令恐懼，尤其是當(dāng)看到生成的結(jié)果。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.17272項(xiàng)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)練的 Transformer 語(yǔ)言模型GPT-3 如此強(qiáng)大的原因，在于其架構(gòu)和小。它有 1750 億個(gè)參數(shù)，是人類大腦中神經(jīng)數(shù)量的兩倍！如巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該模型幾乎學(xué)習(xí)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)，了解我們?nèi)绾?寫、交換和理解本。就在人們驚于 GPT-3 的強(qiáng)大功能時(shí)，Meta 向開源社區(qū)邁出了一大步他們發(fā)布了一個(gè)樣強(qiáng)大的模型，且，該模型已經(jīng)全開源了！該模不僅也有超過(guò)千級(jí)別的參數(shù)，并，與 GPT-3 相比，OPT-175B 更加開放及便于訪問(wèn)。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.01068項(xiàng)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(chǎng)景征對(duì)于如何描述個(gè)場(chǎng)景，Adobe 研究團(tuán)隊(duì)給出了一個(gè)新的方法BlobGAN。BlobGAN 使用「斑點(diǎn)」（blob）來(lái)描述場(chǎng)景中的對(duì)象。研人員可以移動(dòng)這斑點(diǎn)，將它們變、變小，甚至可刪除，這對(duì)圖像斑點(diǎn)所代表的物都會(huì)產(chǎn)生同樣的果。正如作者在們的結(jié)果中分享那樣，你可以通復(fù)制斑點(diǎn)，在數(shù)集中創(chuàng)建新的圖?，F(xiàn)在，BlobGAN 的代碼已經(jīng)開源，感興趣小伙伴，抓緊快手試試吧！論文接：https://arxiv.org/ abs / 2205.02837項(xiàng)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(gè)單一的「通用智能體 Gato?？梢酝?Atari 游戲、做字幕圖像、與人聊、還能控制機(jī)械！更令人震驚的，它只訓(xùn)練一次使用相同的權(quán)重便能完成所有任。Gato 是一個(gè)多模態(tài)智能體這意味著它既可為圖像創(chuàng)建標(biāo)題也能作為聊天機(jī)人回答問(wèn)題。雖 GPT-3 也能陪你聊天，但明顯，Gato 可以做到更多。竟，能聊天的 AI 常有，能陪玩游戲的不常有。文鏈接：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(yǔ)言解的文本到圖像擴(kuò)散模型如果你為 DALL?E 2 很優(yōu)秀，那么不妨看看這個(gè)自 Google Brain 的新模型 ——Imagen—— 可以做些什么。DALL?E 很神奇，但生成的圖像往缺乏真實(shí)感，就是谷歌團(tuán)隊(duì)研的 Imagen 所要解決的問(wèn)題。根據(jù)比較文本圖像模型的基準(zhǔn)Imagen 在大型語(yǔ)言模型的本嵌入對(duì)文本-圖像的合成方面成顯著。生成的圖既天馬行空，又實(shí)可信。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2205.11487項(xiàng)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一組小扎的驚悚圖曾在 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(fèi)開源。代碼已，下一個(gè)被魔改人物又會(huì)是誰(shuí)呢項(xiàng)目地址：https://github.com/ borisdayma / dalle-mini在線體驗(yàn)：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(yǔ)言Meta AI 發(fā)布的這款 NLLB-200 模型，模型命名理念來(lái)自「不下任何一種語(yǔ)言（No Language Left Behind），在 200 多種語(yǔ)言上實(shí)現(xiàn)任意互譯。研究亮點(diǎn)在于：研究讓大多數(shù)低資源言訓(xùn)練提升多個(gè)量級(jí)，同時(shí)實(shí)現(xiàn) 200 + 語(yǔ)言翻譯的 SOTA 結(jié)果。論文鏈接：https://research.facebook.com/ publications / no-language-left-behind/項(xiàng)目地址：https://github.com/ facebookresearch / fairseq / tree / nllb在線體驗(yàn)：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(dòng)傳感系統(tǒng)聲音能被看見？這篇得 CVPR 2022 最佳論文榮譽(yù)獎(jiǎng)的研究，出了一種新穎的 Dual-Shutter 方法，通過(guò)使用「慢速相機(jī)（130FPS）同時(shí)檢測(cè)多個(gè)場(chǎng)景源的高速（達(dá) 63kHz）表面振動(dòng)，并通捕獲由音頻源引的振動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。此便可以實(shí)現(xiàn)樂(lè)的分離、噪音的除等各種需求。文鏈接：https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2022 / papers / Sheinin_Dual-Shutter_Optical_Vibration_Sensing_CVPR_2022_paper.pdf項(xiàng)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(chǎng)景且有人類先驗(yàn)文本到圖像生成Make-A-Scene 不僅僅是「另一個(gè) DALL?E」。雖然 DALL?E 可以根據(jù)文本提示成隨機(jī)圖像，這實(shí)很酷，但同時(shí)限制了用戶對(duì)生結(jié)果的控制。而 Meta 的目標(biāo)是推動(dòng)創(chuàng)意表達(dá)將這種文本到圖的趨勢(shì)與之前的圖到圖像模型相合，從而產(chǎn)生「Make-A-Scene」：文本和草圖條件圖像生之間的奇妙融合論文鏈接：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)目標(biāo) 3D 動(dòng)畫模型基于 Meta 的這項(xiàng)研究，你只需給定捕獲變形對(duì)象的任意頻，比如上傳幾小貓小狗的視頻BANMo 便可通過(guò)將來(lái)自數(shù)千圖像的 2D 線索整合到規(guī)范空中，進(jìn)而重建一可編輯的動(dòng)畫 3D 模型，且無(wú)需預(yù)定義形狀模板論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2112.12761項(xiàng)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(kuò)散模型進(jìn)行高分率圖像合成今年火的圖像生成模 DALL?E、Imagen 以及強(qiáng)勢(shì)出圈的 Stable Diffusion，這些強(qiáng)大的圖像成模型有什么共點(diǎn)？除了高計(jì)算本、大量訓(xùn)練時(shí)之外，它們都基相同的擴(kuò)散機(jī)制擴(kuò)散模型最近在多數(shù)圖像任務(wù)中得了 SOTA 結(jié)果，包括使用 DALL?E 的文本到圖像，還許多其他與圖像成相關(guān)的任務(wù)，圖像修復(fù)、風(fēng)格換或圖像超分辨。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2112.10752項(xiàng)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(chǎng)景的圖像生成模AI 可以幫你準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的體，但是理解物與環(huán)境之間的關(guān)則沒(méi)有那么輕松為此，來(lái)自南洋工對(duì)研究人員提了一種基于全景割的全場(chǎng)景圖生（panoptic scene graph generation，即 PSG）任務(wù)。相比于傳統(tǒng)于檢測(cè)框的場(chǎng)景生成，PSG 任務(wù)要求全面地輸圖像中的所有關(guān)（包括物體與物間關(guān)系，物體與景間關(guān)系，背景背景間關(guān)系），用準(zhǔn)確的分割塊定位物體。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11247項(xiàng)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(shí)現(xiàn)文到圖像的個(gè)性化成今年各大廠的像生成模型可謂八仙過(guò)海各顯神，但是如何讓模生成特定風(fēng)格的像作品呢？來(lái)自拉維夫大學(xué)的學(xué)和英偉達(dá)合作推了一款個(gè)性化圖生成模型，可以 DIY 你想要得到的圖像。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2208.01618項(xiàng)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(shí)別的語(yǔ)圖像預(yù)訓(xùn)練模型覺文本模型的學(xué)毫無(wú)疑問(wèn)已經(jīng)取了巨大成功，然如何將這種新的言圖像預(yù)訓(xùn)練方擴(kuò)展到視頻領(lǐng)域然是一個(gè)懸而未的問(wèn)題。來(lái)自微和中科院的學(xué)者出了一種簡(jiǎn)單而效的方法使預(yù)訓(xùn)的語(yǔ)言圖像模型接適應(yīng)視頻識(shí)別而不是從頭開始訓(xùn)練新模型。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.02816項(xiàng)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：一鍵文本生成視頻模畫家在畫布上盡作畫，如此清晰暢的畫面，你能到視頻的每一幀是 AI 生成的嗎？MetaAI 推出的 Make-A-Video，只需簡(jiǎn)單輸入幾個(gè)文字，便可幾秒內(nèi)生成不同格的視頻，說(shuō)成視頻版 DALL?E」也不為過(guò)。論文鏈接：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)督語(yǔ)音識(shí)別模型你沒(méi)有想過(guò)有一個(gè)譯軟件可以快速譯視頻中的語(yǔ)音甚至是那些你自都聽不懂的語(yǔ)言OpenAI 開源的 Whisper 恰好就能做到這一點(diǎn)。Whisper 在超過(guò) 68 萬(wàn)小時(shí)的多語(yǔ)種數(shù)據(jù)上訓(xùn)，能識(shí)別嘈雜背下的多語(yǔ)種聲音轉(zhuǎn)化為文字，此還可勝任專業(yè)術(shù)的翻譯。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2212.04356項(xiàng)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、視頻還有 3D 模型～谷歌推出的 DreamFusion 通過(guò)使用預(yù)訓(xùn)練的 2D 文本到圖像擴(kuò)散模可一鍵生成 3D 模型，在數(shù)十億圖像文本對(duì)上訓(xùn)的擴(kuò)散模型推動(dòng)文本到 3D 模型合成的最新突。論文鏈接：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(kuò)散模型真實(shí)圖像編輯方使用 DALL?E 等文本圖像生成模型，只需輸一行文字便能得想要的圖片，但 AI 生成的圖像有時(shí)候并不那么美。來(lái)自谷歌、色列理工學(xué)院、茨曼科學(xué)研究所研究者介紹了一基于擴(kuò)散模型的實(shí)圖像編輯方法 ——Imagic，只用文字就能現(xiàn)真實(shí)照片的 PS。例如，我們可以改變一個(gè)人的勢(shì)和構(gòu)圖同時(shí)保其原始特征，或我想讓一只站立狗坐下，讓一只展開翅膀。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2210.09276項(xiàng)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)的文本圖像成模型比 DALL?E 和 Stable Diffusion 更強(qiáng)的圖像合成模來(lái)了！這就是英達(dá)的 eDiffi，它可以更準(zhǔn)確地生成更高品質(zhì)圖像，此外加入筆模具，可以為的作品增加更多造性和靈活性。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.01324項(xiàng)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)自然場(chǎng)的無(wú)限視圖生成有沒(méi)有想過(guò)，隨拍一張照片然后像打開一扇門一飛進(jìn)圖片里呢？自谷歌和康奈爾學(xué)的學(xué)者將這一象變?yōu)榱爽F(xiàn)實(shí)，就是 InfiniteNature-Zero，他可從單幅圖像中成無(wú)限制的自然景視圖。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2207.11148項(xiàng)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(yǔ)言模型Meta 開發(fā)的 Galactica 是一種大型語(yǔ)言模型，其大小 GPT-3 相當(dāng)，但它擅長(zhǎng)的域是科學(xué)知識(shí)。模型可編寫政府皮書、新聞評(píng)論維基百科頁(yè)面和碼，它還知道如引用以及如何編方程式。這對(duì)人智能和科學(xué)來(lái)說(shuō)一件大事。論文接：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：基于音頻空間分解的實(shí)人像合成模型自 DeepFake 和 NeRF 的出現(xiàn)，AI 換臉?biāo)坪跻呀?jīng)是空見慣了，但有問(wèn)題，AI 換的臉有時(shí)會(huì)因?yàn)閷?duì)上嘴型而露餡。RAD-NeRF 的出現(xiàn)可以解決一問(wèn)題，它可以視頻中所出現(xiàn)的話者進(jìn)行實(shí)時(shí)的像合成，此外還持自定義頭像。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.12368項(xiàng)目地址：https://me.kiui.moe/ radnerf/ChatGPT：為對(duì)話優(yōu)化的言模型2022 年度 AI 的重磅作品怎么能少 ChatGPT，這個(gè)已經(jīng)火遍網(wǎng)并已經(jīng)被網(wǎng)友發(fā)出寫小黃文、代碼等各種應(yīng)用萬(wàn)能模型，如果還不了解它，那快來(lái)看看！視頻解：https://youtu.be/ AsFgn8vU-tQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ chatgpt/可直接用于生產(chǎn)使用的視頻人 re-aging雖然當(dāng)下計(jì)算機(jī)視覺模型可以對(duì)臉的年齡進(jìn)行生、風(fēng)格遷移等，這也只是看起來(lái)酷，在實(shí)際應(yīng)用卻幾乎零作用，有的技術(shù)通常存著面部特征丟失分辨率低和在后視頻幀中結(jié)果不定的問(wèn)題，往往要人工二次編輯最近迪士尼發(fā)布第一個(gè)可實(shí)用的完全自動(dòng)化的、用于生產(chǎn)使用的頻圖像中 re-age 人臉的方法 FRAN（Face Re-Aging Network），正式宣告電影中靠化師改變演員年齡覺效果的技術(shù)落。論文鏈接：https://dl.acm.org/ doi / pdf / 10.1145/3550454.3555520項(xiàng)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(lái)自微信公號(hào)：新智元 （ID：AI_era?