摘要：
出于多种原因,能够检测和审计机器生成文本的能力成为减少大型语言模型潜在危害的关键原则.LM-Watermarking论文标题:A ......
出于多种原因,能够检测和审计机器生成文本的能力成为减少大型语言模型潜在危害的关键原则.LM-Watermarking论文标题:A
ˇ▂ˇ
导读今天讨论的是面向结构化数据的文本生成技术研究,这是现在AIGC特别火的场景之一.这种技术不同于传统的文本生成,它的输
ˋ▽ˊ
dao du jin tian tao lun de shi mian xiang jie gou hua shu ju de wen ben sheng cheng ji shu yan jiu , zhe shi xian zai A I G C te bie huo de chang jing zhi yi . zhe zhong ji shu bu tong yu chuan tong de wen ben sheng cheng , ta de shu . . .
这是一种大规模的文本提示生成视频的扩散模型,它是从最先进的图像生成模型eDiff-I中微调而来的,eDiff-I是一个尖端的图像生成模型
∪▽∪
当前,多模态学习成为 AI 的热门技术趋势之一,尤其是在文本生成图像的应用方面.前不久,OpenAI 开发了升级版的 DALL-E 2,不
来源:知乎编辑:桃子【新智元导读】扩散模型在文本生成领域的应用有哪些?本文就3篇论文展开解读.本文主要讨论以下几篇论文
引言电影设计师自从打开了潘多拉魔盒后,AI技术开始席卷各行各业,最近一款名为RunWay的产品,已经能够实现文本生成影视级动
水印通过对于已经生成的文本进行后处理的方式加入.后处理方法往往是通过对个别 token 进行同义词替换的方法进行;这样做的优点
＋ω＋
望能在文本生成评测这一主题下给研究者们一些启发,推动这方面的工作迈向下一阶段.Texygen项目贡献者之一,上海交大致远学院
∩﹏∩
机器之心报道机器之心编辑部不再需要任何 3D 或 4D 数据,来自 Meta 的研究者首次提出了可以从文本描述中生成三维动态场景的方
∩０∩
的文本引导图像生成模型的演变,包括 DALL·E 的第一个和第二个版本以及其他的模型.DALL·E 演变史DALL·E 1DALL·E 的第
发表评论