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通过直接的跨模态映射和几何规则化进行快速的文本到 3D 感知人脸生成和操纵
提出了一种高效并且准确的网络，用于快速生成和处理 3D 感知人脸，名为 $E^3$-FaceNet，通过直接映射文本指令到 3D 感知的视觉空间，实现类似图片的 3D 人脸生成和处理，并显著提高推断速度。
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4 months ago
在一分钟内对语言模型进行快速对抗攻击
我们介绍了一种新型的快速、基于束搜索的对抗攻击（BEAST）方法，它采用可解释的参数，使攻击者能够在攻击速度、成功率和对抗提示的可读性之间进行平衡。BEAST 的计算效率使我们能够在语言模型的越狱、产生幻觉和隐私攻击方面进行研究，并通过人工
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4 months ago
FAST：透明机器学习中快速加法分割的优化框架
我们提出了一个用于快速加法分割的优化框架 FAST，利用新的优化过程对每个特征的数据集进行分段常量形状函数分割，以生成透明的加法模型。我们在 FAST 框架中开发了新的特征选择算法，以拟合表现良好的简单模型。通过实验证明，FAST 提高了加
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5 months ago
FAST：面向字体无关的场景文本编辑
本文提出了一种名为 FAST 的新颖无字体场景文本编辑框架，用于在保留自然和逼真外观的同时，同时在任意样式和位置生成文本，通过结合遮罩生成和样式转移。通过滤波机制去除背景干扰，使网络仅集中于需要编辑的文本区域，同时设计了文本样式转移模块以减
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a year ago
ACL
基于增强学习的选句重写快速生成摘要
本论文提出一种快速、精准的摘要生成模型，该模型首先选择重要句子，然后使用新颖的基于句子级的策略梯度方法实现两个神经网络之间的其它计算，最后生成简洁的总体摘要。该模型在 CNN/Daily Mail 数据集上的表现达到了最新的最佳水平，并且具
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6 years ago
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