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ICCV2023, die Top-Computer-Vision-Konferenz in Paris, Frankreich, ist gerade zu Ende gegangen! Der diesjährige Preis für das beste Papier ist einfach ein „Kampf zwischen Göttern“. Zu den beiden Arbeiten, die den Best Paper Award gewannen, gehörte beispielsweise ControlNet, eine Arbeit, die das Gebiet der vinzentinischen Graphen-KI untergrub. Seitdem ControlNet als Open-Source-Lösung verfügbar ist, hat es auf GitHub 24.000 Sterne erhalten. Ob es sich um Diffusionsmodelle oder den gesamten Bereich der Computer Vision handelt, die Auszeichnung für dieses Papier ist wohlverdient. Die lobende Erwähnung für die beste Arbeit ging an eine andere ebenso berühmte Arbeit, Metas „Separate Everything“ „Model SAM“. Seit seiner Einführung ist „Segment Everything“ zum „Benchmark“ für verschiedene Bildsegmentierungs-KI-Modelle geworden, auch für solche, die von hinten kamen.

Der Artikel von StableDiffusion3 ist endlich da! Dieses Modell wurde vor zwei Wochen veröffentlicht und verwendet die gleiche DiT-Architektur (DiffusionTransformer) wie Sora. Nach seiner Veröffentlichung sorgte es für großes Aufsehen. Im Vergleich zur Vorgängerversion wurde die Qualität der von StableDiffusion3 generierten Bilder erheblich verbessert. Es unterstützt jetzt Eingabeaufforderungen mit mehreren Themen, und der Textschreibeffekt wurde ebenfalls verbessert, und es werden keine verstümmelten Zeichen mehr angezeigt. StabilityAI wies darauf hin, dass es sich bei StableDiffusion3 um eine Reihe von Modellen mit Parametergrößen von 800 M bis 8 B handelt. Durch diesen Parameterbereich kann das Modell direkt auf vielen tragbaren Geräten ausgeführt werden, wodurch der Einsatz von KI deutlich reduziert wird

Generative KI hat die Community der künstlichen Intelligenz im Sturm erobert. Sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen sind daran interessiert, entsprechende modale Konvertierungsanwendungen wie Vincent-Bilder, Vincent-Videos, Vincent-Musik usw. zu erstellen. In jüngster Zeit haben mehrere Forscher von wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen wie ServiceNow Research und LIVIA versucht, Diagramme in Aufsätzen basierend auf Textbeschreibungen zu erstellen. Zu diesem Zweck schlugen sie eine neue Methode von FigGen vor, und das entsprechende Papier wurde auch als TinyPaper in ICLR2023 aufgenommen. Adresse des Bildpapiers: https://arxiv.org/pdf/2306.00800.pdf Manche Leute fragen sich vielleicht: Was ist so schwierig daran, die Diagramme im Papier zu erstellen? Wie hilft dies der wissenschaftlichen Forschung?

Gerade als die Einreichungsfrist für AAAI 2023-Papiere näher rückte, erschien plötzlich ein Screenshot eines anonymen Chats in der AI-Einreichungsgruppe auf Zhihu. Einer von ihnen behauptete, er könne „3.000 Yuan pro starkem Akzept“ anbieten. Sobald die Nachricht bekannt wurde, erregte sie sofort öffentliche Empörung unter den Internetnutzern. Aber beeilen Sie sich noch nicht. Zhihu-Chef „Fine Tuning“ sagte, dass dies höchstwahrscheinlich nur ein „verbales Vergnügen“ sei. Laut „Fine Tuning“ sind Begrüßungen und Bandenkriminalität in jedem Bereich unvermeidbare Probleme. Mit dem Aufkommen von OpenReview werden die verschiedenen Nachteile von cmt immer deutlicher. Der Spielraum für kleine Kreise wird in Zukunft kleiner, aber es wird immer Platz geben. Denn es handelt sich um ein persönliches Problem und nicht um ein Problem mit dem Einreichungssystem und -mechanismus. Wir stellen Open R vor

Gerade hat CVPR 2023 eine Erklärung herausgegeben, in der es heißt: In diesem Jahr haben wir eine Rekordzahl von 9.155 Beiträgen erhalten (ein Anstieg von 12 % gegenüber CVPR 2022) und 2.360 Beiträge angenommen, was einer Annahmequote von 25,78 % entspricht. Laut Statistik stieg die Zahl der Einreichungen beim CVPR in den sieben Jahren von 2010 bis 2016 lediglich von 1.724 auf 2.145. Nach 2017 stieg sie rasant an und trat in eine Phase rasanten Wachstums ein. Im Jahr 2019 überstieg sie erstmals die 5.000-Marke, und bis 2022 lag die Zahl der Einreichungen bei 8.161. Wie Sie sehen, wurden in diesem Jahr insgesamt 9.155 Beiträge eingereicht, was einen Rekord darstellt. Nachdem sich die Epidemie abgeschwächt hat, wird der diesjährige CVPR-Gipfel in Kanada stattfinden. In diesem Jahr wird das Format einer eingleisigen Konferenz übernommen und die traditionelle mündliche Auswahl entfällt. Google-Recherche

Seit Neural Radiance Fields im Jahr 2020 vorgeschlagen wurde, hat die Zahl verwandter Arbeiten exponentiell zugenommen. Es hat sich nicht nur zu einem wichtigen Zweig der dreidimensionalen Rekonstruktion entwickelt, sondern ist auch allmählich an der Forschungsgrenze als wichtiges Werkzeug für autonomes Fahren aktiv geworden . NeRF ist in den letzten zwei Jahren plötzlich aufgetaucht, hauptsächlich weil es die Merkmalspunktextraktion und -anpassung, die epipolare Geometrie und Triangulation, PnP plus Bündelanpassung und andere Schritte der traditionellen CV-Rekonstruktionspipeline und sogar die Netzrekonstruktion, Kartierung und Lichtverfolgung überspringt , direkt aus 2D Das Eingabebild wird verwendet, um ein Strahlungsfeld zu lernen, und dann wird aus dem Strahlungsfeld ein gerendertes Bild ausgegeben, das einem echten Foto nahekommt. Mit anderen Worten: Lassen Sie ein implizites dreidimensionales Modell, das auf einem neuronalen Netzwerk basiert, zur angegebenen Perspektive passen

Seit ihrer ersten Veranstaltung im Jahr 2017 hat sich die CoRL zu einer der weltweit führenden akademischen Konferenzen an der Schnittstelle von Robotik und maschinellem Lernen entwickelt. CoRL ist eine themenspezifische Konferenz für Roboterlernforschung, die mehrere Themen wie Robotik, maschinelles Lernen und Steuerung, einschließlich Theorie und Anwendung, abdeckt. Die CoRL-Konferenz 2023 findet vom 6. bis 9. November in Atlanta, USA, statt. Nach offiziellen Angaben wurden in diesem Jahr 199 Arbeiten aus 25 Ländern für CoRL ausgewählt. Beliebte Themen sind Operationen, Reinforcement Learning und mehr. Obwohl CoRL von kleinerem Umfang ist als große akademische KI-Konferenzen wie AAAI und CVPR, wird die Beliebtheit von Konzepten wie großen Modellen, verkörperter Intelligenz und humanoiden Robotern in diesem Jahr zunehmen, aber auch relevante Forschung verdient Aufmerksamkeit

Seit seiner ersten Einführung im Jahr 2017 hat sich CoRL zu einer der weltweit führenden akademischen Konferenzen an der Schnittstelle von Robotik und maschinellem Lernen entwickelt. CoRL ist eine eingleisige Konferenz für Roboterlernforschung, die mehrere Themen wie Robotik, maschinelles Lernen und Steuerung, einschließlich Theorie und Anwendungen, abdeckt. Die CoRL-Konferenz 2022 findet vom 14. bis 18. Dezember in Auckland, Neuseeland, statt. Diese Konferenz erhielt insgesamt 504 Einreichungen und nahm schließlich 34 mündliche Beiträge und 163 Posterbeiträge an, mit einer Annahmequote von 39 %. Derzeit hat CoRL 2022 alle Auszeichnungen bekannt gegeben, darunter den Best Paper Award, den Best System Paper Award und den Special Innovation Award. GRASP-Experiment an der University of Pennsylvania