谷歌AI视频再出王炸!全能通用视觉编码器VideoPrism,性能刷新30项SOTA
【新智元导读】谷歌团队推出「通用视觉编码器」VideoPrism,在3600万高质量视频字幕对和5.82亿个视频剪辑的数据集上完成了训练,性能刷新30项SOTA。AI视频模型Sora爆火之后,Meta、谷歌等大厂纷纷下场做研究,追赶OpenAI的步伐。尽管对比基线已经在K400上取得了有竞争力的结果,但所提出的全局蒸馏和token洗牌进一步提高了准确性。
谷歌AI推出ScreenAI:用于UI和信息图解读的视觉语言模型
划重点:⭐️GoogleAI团队提出了ScreenAI,这是一个视觉语言模型,可以全面理解UI和信息图。⭐️ScreenAI在多个任务上表现出色,包括图形问答,元素注释,摘要生成等。通过利用这些组件的共同视觉语言和复杂设计,ScreenAI为理解数字内容提供了全面的方法。
谷歌推具备空间推理能力的视觉语言模型SpatialVLM
谷歌最新研究提出SpatialVLM,旨在解决视觉语言模型缺乏空间推理能力的问题。视觉语言模型在理解目标在三维空间中位置或关系时存在困难,研究者通过借鉴人类空间推理能力的思路,提出了这一新方法。这一研究成果有望推动视觉语言模型在未来的发展方向上取得更大突破,为人工智能领域带来新的进步。
谷歌提出最新模型SpatialVLM :赋予视觉语言模型空间推理能力
谷歌最新论文揭示的SpatialVLM,是一种具备空间推理能力的视觉语言模型,旨在解决当前视觉语言模型在空间推理方面的困难。视觉语言模型在图像描述、视觉问答等任务上取得显著进展,但在理解目标在三维空间中的位置或空间关系方面仍存在难题。这一研究为视觉语言模型的空间推理能力提供了新的思路,为未来在机器人、图像识别等领域的发展带来了新的可能性。
谷歌AI研究提出 SpatialVLM:一种数据合成和预训练机制,以增强视觉语言模型 VLM 空间推理能力
谷歌AI研究团队最近提出了SpatialVLM,这是一种旨在增强视觉语言模型空间推理能力的创新系统。尽管先进的模型如GPT-4V在人工智能驱动任务中取得了显著进展,但它们在空间推理方面仍存在显著局限。-SpatialVLM的开发标志着人工智能技术的重大进步。
谷歌研究团队推新AI方法SynCLR:从合成图像和字幕中学习视觉表征
GoogleResearch和MITCSAIL共同推出了一项名为SynCLR的新型人工智能方法,该方法旨在通过使用合成图像和字幕,实现对视觉表征的学习,摆脱对真实数据的依赖。SynCLR的工作原理研究团队首先提出了一个三阶段的方法。这些改进有望进一步提升合成数据在训练人工智能模型中的效果。
谷歌AI提出视觉语言模型PixelLLM:能够进行细粒度定位和视觉语言对齐
谷歌AI研究团队与加州大学圣迭戈分校的研究人员合作,提出了一种名为PixelLLM的智能模型,旨在解决大型语言模型在细粒度定位和视觉-语言对齐方面的挑战。这一模型的提出受到了人类自然行为的启发,尤其是婴儿描述其视觉环境的方式,包括手势、指向和命名。这一研究成果标志着在大型语言模型领域取得的一项重要进展,为实现更精确的视觉-语言对齐和定位打开了新的�
1/10体量达到SOTA!谷歌发布5B参数视觉语言模型PaLI-3,更小更快却更强
堪称改变游戏规则的视觉语言模型PaLI-3问世,引得大量科研人员关注。PaLI-3是谷歌最新推出的视觉语言模型,以更小的体量,更快的推理速度,达到了更强的性能。PaLI-3还未完全开源,但是开发人员已经发布了多语言和英文SigLIPBase、Large和So400M模型。
谷歌发布PaLI-3视觉语言模型 小体量达到SOTA!
谷歌最新发布的PaLI-3视觉语言模型在小体量下实现了SOTA性能,引起广泛关注。这款模型以更小的体量和更快的推理速度实现更强大的性能,是谷歌去年推出的多模态大模型PaLI的升级版。这一创新有望影响视觉语言模型的未来发展方向,提供更高效的解决方案。
美图宣布2.85亿元收购站酷 为自家AI视觉大模型生态带来优质协同效应
美图宣布以总价3964.05万美元收购站酷,交易结构中,1778.4万美元将以配发及发行52,992,166股代价股份支付,余额2185.6万美元将以现金支付。站酷成立于2006年,汇聚了来自全球300多个城市的设计师、摄影师、插画师等视觉创意从业者,注册用户数量近1700万。此次收购还有助于美图在专业设计领域扩展业务,加强在版权和共创等方面的服务能力。