亚马逊提出大规模视频语言对齐方法 | 传统的视频语言对齐方法存在两大局限。首先,这些方法无法捕捉短程和长程时间的依赖性,它们通常采用复杂的分层深度网络架构,很难与现有的预训练图像-文本基础模型集成。 为了有效解决这一局限性,亚马逊研究团队提出了大规模视频语言对齐方法 VidLA,采用了简单的网络架构,并使用一组以分...
CLIPER框架利用CLIP模型的跨模态对齐能力,通过多视图模态对齐方法提取细粒度的语义信息,并将这些信息集成到下游推荐模型中。具体来说,CLIPER首先对文本描述进行多视图分割,然后将其作为提示与图像一起输入CLIP模型,获取预训练的视觉和语言表示以及多视图相似性度量嵌入。通过融合层整合不同表示,CLIPER能够形成适用于各种推荐...
在MaPa首先将3D形状分解成多个分段,然后使用分段控制的扩散模型来生成与各个网格部分对齐的2D图像。接着系统会使用这些图像来初始化材质图的参数,并进一步通过微调这些参数来匹配用户所期望的文本描述。研究人员进行了广泛的实验,结果表明MaPa在真实感、分辨率和可编辑性方面都优于现有的解决方案,对于需要快速迭代和调整材...
OPPO研究院提出CRIS框架,开启多模态预训练新进展 论文:CRIS: CLIP-Driven Referring Image Segmentation PDF下载:链接 论文解读:链接 悉尼大学、墨尔本大学、OPPO研究院与快手科技等的研究员联合开发了CRIS,一种基于CLIP驱动图像指代分割框架,通过更加细粒度的多模态信息交互,对齐文本-像素的表征,完美实现“大白话抠图”...