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A geração autoregressiva de imagens constrói imagens uma peça de cada vez, prevendo cada token a partir de tudo o que foi gerado antes dele.
IA visualVQ-VAE compacta imagens, áudio ou vídeo em uma pequena grade de códigos discretos extraídos de um livro de códigos aprendido, em vez de números contínuos.
IA visualO Segment Anything Model (SAM) é Meta o modelo básico da IA para segmentação de imagens: dado um ponto, caixa ou dica aproximada, ele descreve instantaneamente…
IA visualA Inversão Textual ensina a um gerador de imagens um conceito totalmente novo - como um gato, estilo de arte ou produto específico - aprendendo uma única palavra nova para ele, sem ...
IA visualO DreamBooth ajusta um modelo de imagem inteiro em um punhado de fotos para que ele “lembre” profundamente um assunto específico – seu rosto, animal de estimação ou produto – e possa posicioná-lo…
IA visualA pintura interna preenche ou substitui uma região mascarada dentro de uma imagem, enquanto a pintura externa estende a imagem além de suas bordas originais.
IA visualO reconhecimento de ação é a tarefa de ensinar os computadores a identificar o que pessoas ou objetos estão *fazendo* no vídeo – correndo, acenando, caindo, abrindo uma porta – e não…
IA visualA interpolação de quadros de vídeo gera novos quadros intermediários dos existentes para tornar o vídeo mais suave ou mais lento - transformando imagens de 30fps em 60fps…
IA visualO rastreamento de múltiplos objetos (MOT) segue muitos objetos — pedestres, carros, jogadores — ao longo dos quadros de um vídeo, dando a cada um deles uma identidade consistente ao longo do tempo.
IA visualA IA em imagens médicas usa visão computacional para ler raios X, tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas, ultrassonografias e mamografias, detectando anormalidades e priorizando casos urgentes.
IA visualA super-resolução de imagem usa IA para transformar imagens borradas e de baixa resolução em imagens nítidas e de alta resolução, inventando de forma inteligente detalhes plausíveis.
IA visualA correspondência de fluxo é uma maneira mais recente de treinar modelos generativos que aprendem um 'campo de velocidade' suave que transporta ruído aleatório diretamente para dados realistas.
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