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由普林斯顿大学、佐治亚理工学院、艾伦人工智能研究所和IIT德里的研究人员团队进行的最新研究发现了多种提高网站在人工智能搜索引擎中可见性的方法。这些优化方法成功使较小、排名较低的网站的可见性提高了115%,使它们能够超越通常在搜索结果顶部占据主导地位的大型企业网站。这项研究似乎表明,SEO最终将演变为GEO,以在下一代AI搜索引擎中竞争。
被许多人认为是范围最广、准确性最高且输出惊人写实效果的AI图像生成器之一的Midjourney,现在解决了其主要缺点。Midjourney网站截图Midjourney原本运行于Discord社交媒体平台,这带来了一些用户界面和整体用户体验上的特殊性,使注册过程和模型的实际使用变得复杂,这可能会让一些人对使用该工具望却步。其他AI图像生成器,如GoogleImagen2和DALL-E3,已在输出的真实感、对更长提示的解释可靠性以及图像中文本的处理方面赶上Midjourney,但预计Midjourney将在即将发布的v6版本中再次向前迈进,预计将在圣诞节前发布。
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VideoDrafter 是一个内容一致的多场景视频生成框架。它利用大型语言模型(LLM)将输入提示转换为包含多场景脚本的综合脚本,脚本包括描述事件、前景 / 背景实体以及相机运动的提示。VideoDrafter 识别脚本中的共同实体,并要求 LLM 对每个实体进行详细描述。然后,将每个实体的描述输入到文本到图像模型中,以生成每个实体的参考图像。最后,通过考虑参考图像、事件描述和相机运动,通过扩散过程生成多场景视频,扩散模型将参考图像作为条件和对齐进行处理,以增强多场景视频的内容一致性。
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M2UGen是一个结合大语言模型的多模态音乐理解和生成框架,旨在帮助用户进行音乐创作。它能同时完成音乐理解和多模态音乐生成任务。
Q-Refine是一个提供AI图像质量优化工具的平台。其中,Q-Refine是一款基于人类视觉系统偏好的图像质量评估指标(IQA)的优化工具。它通过三个自适应流程修改不同质量的图像,为主流T2I模型提供有效的优化,扩大了T2I生成模型的应用范围。
DocLLM是一个提供多模态文档理解模型的平台,旨在处理企业文档中的文本和空间布局,并提供优于现有大型语言模型的性能。其模型采用轻量级扩展,避免昂贵的图像编码器,专注于边界框信息以纳入空间布局结构。通过分解经典Transformer中的注意机制,捕获文本和空间模态之间的交叉对齐。此外,设计了一个预训练目标,学习填充文本段落,以解决视觉文档中经常遇到的不规则布局和异质内容。该解决方案在14个任务的16个数据集中优于现有大型语言模型,开yun体育app官方下载并且对5个以前未见数据集具有良好的泛化能力。
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