关键词multi-modal generative models
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- ChaTS-Pi 信念图表概述
我们提出了 CHATS-CRITIC，一个无需参考的图表摘要评分指标，它由一个图像到文本模型和一个表格蕴含模型组成，能够更好地评估总结质量并用于修正候选总结。我们还介绍了 CHATS-PI，一个利用 CHATS-CRITIC 的图表到摘要的 - 面向多任务多模态模型的视频生成视角
通过构建多任务模型、保留高保真度的视频本机时空分词器、以及可解释的词汇术语与视觉观察之间的映射，我们的研究证明了多模态潜在空间设计的可行性，并提出了一种优于行业标准编解码器的视频本机时空分词器，从而在视频合成方面实现了语言模型超越扩散模型的 - 生成模型新颖性基于熵的可解释评估
我们提出了一种基于核熵新颖性（KEN）得分的模式 - based 新颖性量化方法，用于多模态生成模型的新颖性评估，并通过对合成和真实图像分布的数值结果表明了该方法在检测新颖模式和比较最先进的生成模型方面的成功。
- MM逐步文本到图像生成的序贯语义生成通信
该论文提出了一种新的通信系统框架，利用多模式生成模型的优势生成有前途的代沟能力。我们的主要研究方向是基于图像到文本转换和顺序传输单词令牌的通信系统设计，旨在为实际通信系统利用最先进的生成模型铺平新的道路。
- Google 巴德的视觉理解有多好？对开放挑战的实证研究
Google's Bard 的视觉输入能力在理解和解释图像的研究中表现不佳，这为未来的发展桥接了视觉理解的重要差距，而沟通 AI 的领域中的竞争对手 ChatGPT 可在文本输入方面处理得更好。