ExLlamaV2是一个在GitHub上开源的项目，它是为现代消费级图像处理单元（GPU）上运行本地语言模型（LLMs）而设计的推理库。这款推理库的出现，可以帮助用户在个人电脑上使用现代GPU进行深度学习模型的推理计算，而无...

Segment Anything模型（SAM）对于常规图像的处理效果显著，但对于医疗图像的处理效果却不尽如人意。为此，研究者们创建了SAM-Med2D，这是通过在大量医疗图像上训练SAM并提供各种输入信息得到的。这种新模型在处理医...

仅从少数样本中产生多样化的图像一直是技术上的挑战。而新的技术——TexMod，采用独特的技术方法，将各种图像的细节融合在一起，并确保生成的图像具有逻辑性的布局。TexMod的出现，不仅提升了图像生成的质量，也为图像...

传统的提升图像分辨率方法，如CARAFE和SAPA，常常需要大量的计算资源，并且其应用领域存在限制。而DySample作为一种更简洁、更高效的方式，已在各种图像任务中展现出良好的性能。相较于传统方法，DySample的优势在于...

医疗图像分割是一个将图像中每个像素识别为特定类别（如癌症与非癌症）的过程。在历史上，将一个模型转移到另一个任务一直是个巨大的挑战。然而，最新的研究展示了一个强大的模型，该模型仍基于不朽的UNet，可应用于...

Meta AI近日公布了一系列利用虚幻引擎进行超真实图像处理的数据集。发布的数据集包括用于基础模型研究的PUG：动物，用于评估图像分类器鲁棒性的PUG：ImageNet，以及用于视觉语言模型评估的PUG：SPAR。这些数据集的发...

近日，MidJourney宣布推出其最新的功能“Vary (Region)”。该新功能允许用户进行图像修复——一种可以编辑图像画布内元素的过程。用户现在可以利用这项新技术，进行图像编辑和重构，无论是去除图像中不需要的元素，还是...

关键点检测就像在图片中找到特定的点，以创建3D图像。一项名为DeDoDe的研究以全新、更优的方式找到这些点，确保他们在不同的视角中匹配，并提升3D图像的创建质量。关键点的定位和识别在3D图像的构建过程中起着至关重...