文本、图形、图像、动画、音频、视频在媒体的分类中属于( )A. 感觉媒体B. 表示媒体C. 表现媒体D. 传输媒体
CoDi模型可以采用单个或多个提示（包括视频、图像、文本或音频）来生成多个对齐的输出，例如带有伴音的视频。例如：1.文本+图像+音频 ——>音频+视频 “滑板上的泰迪熊，4k，高分辨率”+纽约时代广场的图片+一段下雨的音频——>经过 CoDi 生成之后，得到一段“一只泰迪熊在雨中在时代广场玩滑板，伴随着同步的雨声...
多模态大模型是指一种能够处理多种媒体数据(如文本、图像、音频、视频等)的深度学习模型。这些模型能够从不同的数据模态中学习到它们的共同语义,从而实现不同模态之间的跨媒体理解和生成。以下是对多模态大模型的详细解析: 多模态大模型的技术特点主要体现在其能够处理、融合和理解来自不同模态(如文本、图像、音频、...
随着人工智能技术的快速发展,生成式AI技术逐渐成为人们关注的焦点。生成式AI技术是指利用机器学习算法生成新的、具有特定结构的物质或信息,其中包括文本、图像、音频和视频等多种形式。这种技术的出现极大地拓展了人工智能的应用领域,为人们的生活和工作带来了许多便利。本文将介绍生成式AI技术的具体应用。 一、文本生成 ...
音频的波形转换、视频的帧提取,每一个细节都影响着模型的表现。通过深度学习,让AI听懂声音、看懂动作,开启智能娱乐的新纪元。🔬【数据融合】 掌握了单一类型的数据还不够,真正的高手在于数据融合。将文本、图像、音视频数据结合起来,让AI在多模态学习中更上一层楼,实现更复杂的任务。
跨模态生成是指通过组合不同模态的人工智能技术，实现模态间的转换和生成。这种技术可以将不同媒介的信息形式转化为其他人类可理解的形式，例如将文本转化为图像、音频或视频，将图像转化为文本、音频或视频等。在图像、视频、音频、文本之间进行跨模态生成，可以通过多种方式实现。例如，可以使用文本+图像生成技术，根据...
在本研究中,我们引入了 UnIVAL,这是第一个能够支持图像、视频和音频文本任务的统一模型。 我们通过一个相对较小的模型来实现这一点,该模型在相对较小的数据集上具有~ 0.25B 参数。 我们的统一系统经过多任务预训练,具有多种优势。它利用不同任务和模式之间的协同作用,实现更高效的数据训练,并对新颖的模式和任务...
A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 A 在超文本[1]/超媒体[2]技术三要素中,节点内容可以是文本、图形、图像、视频、音频、计算机程序等,也可以是它们的组合形式。节点内容的多元化导致了网络编辑元素的多元化。反馈 收藏
文本生成是生成式AI中最基础也是最重要的应用之一。它是指通过机器学习算法和自然语言处理技术,将非结构化的文本数据转化为结构化的知识图谱或文本数据。这种技术已经被广泛应用于智能客服、智能问答、新闻报道、小说创作等领域。 图像生成 图像生成是指通过机器学习算法和计算机视觉技术,将文字、形状、颜色等元素转化为图...
文本、图形、图像、动画、音频、视频在媒体的分类中属于()A.表现媒体B.传输媒体C.感觉媒体D.表示媒体