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Bootstrap3D：利用合成数据提升三维内容创作
提出一种名为 Bootstrap3D 的新框架，它能自动生成任意数量的多视图图像，为多视图扩散模型的训练提供帮助。还引入了数据生成流水线和训练时间步骤重新安排策略，并通过大量实验证明 Bootstrap3D 能生成具有高质量、美学性、图像
PDFa month ago
使用生成模型的合成数据在野外进行的 3D 人体重建
通过基于扩散模型的 HumanWild 方法，我们展示了由生成模型创建的合成数据与计算机图形渲染数据互补，从而在 3D 人体姿态和形状估计方面在多样化的真实场景中实现了卓越的泛化性能。
PDF4 months ago
ParallelPARC：生成自然语言类比的可扩展管道
通过设计数据生成流水线，利用最先进的大型语言模型创建复杂的基于段落的类比，我们创建了 ProPara-Logy 数据集，用于科学过程之间的类比；在二进制和多选题设置中，我们测试了 LLMs 和人类的类比识别，发现在轻量级监督之后人类的性能优
PDF4 months ago
HR-MultiWOZ: 面向任务的对话 (TOD) 数据集用于 HR LLM 代理
我们介绍了 HR-Multiwoz，这是一个包含 550 个涵盖 10 个 HR 领域的完全标记的对话数据集，以评估 LLM Agent。该数据集是为自然语言处理 (NLP) 研究的 HR 领域首个开源对话数据集。通过 LLMs 为基础的数
PDF5 months ago
低样本目标学习：互斥偏差
该论文介绍了与互斥偏见相关的低样本物体学习（LSME），这是对幼儿在学习单词过程中普遍观察到的现象的首次计算建模。我们提供了一个新颖的数据集、全面的基线和一种最先进的方法，以便机器学习社区可以应对这个具有挑战性的学习任务。LSME 的目标是
PDF7 months ago
探究实际场景下扩散模型的版权问题
我们的研究通过对部分版权侵权进行探究，并使用与版权有很大差异的提示，解决了以往研究的局限性。我们开发了一个数据生成流程，为扩散模型中的版权研究创建数据集。使用我们的流程，我们创建了包含不同扩散模型中版权侵权样本的数据集，并在各种标准下进行评
PDF10 months ago
ACL通过生成文档级别 NLI 实例识别摘要中的事实不一致性
本文研究了神经抽象摘要模型在生成的摘要与其原文存在事实上的不一致可能性，提出使用 NLI 模型进行辨别以及如何借助数据生成来提升辨别效果，最终使用 Falsesum 数据集完成了四个基准测试并有所提升。
PDF2 years ago