ECCV2024: Towards Reliable Advertising Image Generation Using Human Feedback

原文链接：[链接]在普遍的理解中，最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值！换句话说，最大似然估计提供了一种在给定观测数据的情况下评估模型参数的方法，即“模型已确定且参数未知”。在所有双射函数的意义上，极大似然估计是不变的  ，如果   是的极大似然估计     。让 ...

为基础模型添加协变量支持面临诸多技术挑战。核心问题在于：如何构建一个预训练模型，使其能够适应未曾见过的数据中出现的新相关性模式？这在初步考量时似乎是不可实现的。

本文是对Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python书里内容的概括总结，原文请参考：Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python 一. 数据的取值 我们现在有两台体重秤A和B，但体重秤每次的测量都是不准确的，假设两次测量的体重分别为160和170斤，我该怎么选取体重值呢？ 相信第一次的值160 相信第二次的值170 选一个值比两个...

计算机在图像和视频中识别和理解人类的能力对于包括自动驾驶、动作识别、人机交互、增强现实和机器人视觉在内的多项任务至关重要。人体姿态估计是计算机视觉中的基本问题。近年来，在二维人体姿态估计方面取得了重大进展。这一成功背后的关键因素是可用的大规模注释人体姿态数据集，允许训练网络的二维人体姿态估计。与...

损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失...

这篇文章的想法是设计一个应用程序来使用该面部草图来绘制一张真实的面部图像，该应用程序在警察、电影拍摄和面部彩绘中具有各种应用。这个想法的主要标准之一是它简单明了，非常易于使用，即使你不是一个好的画家，你也可以使用这个应用程序创建真实的面孔。

本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限混合模型的EM算法的概述。

生成式AI技术批量产出真/像/美的个人写真应用非常受欢迎。近期上线的EasyPhoto 作为一款开源的 SD WebUI 插件，提供更灵活、易用的开发方式，受到大量开发者们的关注和好评，用户可通过上传若干张同一人的照片，即可快速训练 LoRA 模型，并结合用户自定义的模板图片，最终生成真、像、美的写真照片。

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在业务处理与数据管理中，表单与表格模型的数据关联及同步保存是一个常见的需求。特别是在涉及多个数据模型且字段存在关联或差异时，合理设计表单与表格之间的数据交互逻辑特别重要。接下来小编以JVS低代码系统为例，详细介绍两种不同场景下，如何实现表单字段与表格模型数据的关联保存。在JVS低代码表单中的表格关联模...

一个模型建模所有图结构关系——香港大学数据智能实验室最新图结构大模型来了。它叫HiGPT，由GraphGPT原班人马打造。后者是将图数据与大模型结合的代表方法之一：通过用图指令微调将图数据与大模型对齐，在下游任务上一度彰显了惊人的泛化性（Zero-Shot）。不过，GraphGPT仅针对同质图进行了验证，对于生活中更常出现的异...

编者按：近年来，因果机器学习在人工智能和诸多交叉领域产生了卓越的影响，得到了越来越多的关注。借助因果关系推理，机器学习的鲁棒性、泛化能力、可解释性等方面都将得到有效提升。今天我们精选了三篇微软亚洲研究院关于因果机器学习的 NeurIPS 2021 论文，为大家介绍该领域的最新科研进展。论文内容涵盖：在单源域泛...

上文我们已经介绍了LSTM，它就是一个改造过的RNN模型，通过LSTM能够比较好的将一段文本表征为向量。那么要完成机器翻译这个任务，我们的机器不仅要读懂文本的意思，还需要主动的生成文本。

如果你了解数据科学领域，你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除。它有两个非常自然的用途，第一个是变量选择，第二个是预测。因为通常情况下，LASSO选择的变量会比普通最小二乘法（OLS）少得多，其预测的方差会小得多，代价是样本中出现少量的偏差。

从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性

本文针对舞蹈生成，选择发表在ICLR2021的《Dance Revolution: Long Sequence Dance Generation with Music via Curriculum Learning》予以介绍，该论文由复旦大学、微软、美团和Rinna AI合作完成。