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5 成果ベースのコース

各コースには、明示的な成果、マッピングされたコンピテンシー、練習アクティビティ、および適用されたキャップストーンが含まれています。

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ノベルビューの合成

新規ビュー合成では、実際に撮影されたことのない視点からのシーンのフォトリアリスティックな画像が生成されます。

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Muse マスクされたジェネレーティブ イメージング

Muse は、Google のテキストから画像へのモデルであり、マスクされた画像トークンを一度に入力することで画像を生成するため、段階的に行うよりもはるかに高速になります…

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Parti 経路の自己回帰イメージング

Parti (Pathways Autoregressive Text-to-Image) は、言語モデルが文章を書く方法と同じように画像を生成します。一度に 1 つの画像トークンを生成し、次の画像トークンを予測します。

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Imagen 2 と報酬調整された普及

Imagen 2 は、Google のフォトリアリスティックな拡散ベースのテキストから画像へのモデルであり、その出力が人々が実際に望むものによりよく一致するように報酬調整によって洗練されています。

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LaMa 解像度 - 堅牢な修復

LaMa (Large Mask inpainting) は、穴が大きい場合でも、画像の欠落または削除された領域をきれいに埋める高速かつ軽量のニューラル ネットワークです。

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安定した動画の普及

Stable Video Diffusion (SVD) は、単一の静止画像を短く滑らかに動くビデオ クリップに変換する Stability AI のオープン基盤モデルです。

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ルミエール時空映像生成

Lumiere は、Google Research によるテキストからビデオへの拡散モデルであり、時空 U-Net を使用してビデオ クリップ全体を一度に生成します。

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Mip-NeRF およびアンチエイリアス処理された放射フィールド

Mip-NeRF は、異なる距離または解像度でシーンをレンダリングするときにオリジナルの NeRF を悩ませていたぼやけたギザギザのアーティファクトを修正します。

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プレノセルとボクセル放射フィールド

Plenoxels は、ニューラル ネットワークをまったく使用せずに、色を格納するボクセルのグリッドだけで、NeRF 品質の結果で 3D シーンを再構築できることを示しました。

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DUSt3R 高密度 3D 再構築

DUSt3R は、既知のカメラ位置やキャリブレーションを必要とせずに、数枚の通常の写真から高密度の 3D ジオメトリを再構築します。

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チューン・ア・ビデオのワンショット編集

Tune-A-Video は、単一のビデオ上で事前トレーニングされたテキストから画像への拡散モデルを微調整し、新しいテキスト プロンプトからそのクリップを再編集できるようにします。

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DreamFusion とスコア蒸留サンプリング

DreamFusion は、2D 画像拡散モデルを批評家として使用し、3D データでトレーニングすることはなく、テキストから 3D オブジェクトを生成します。

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