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WinoViz：在不同状态下探索物体的视觉属性
人们在特定语境下会感知和理解物体的不同视觉属性。以香蕉为例，它腐烂时变成棕色，未成熟时是绿色。我们呈现了 WinoViz，一个仅包含文本的评估数据集，包括 1,380 个示例，以测试语言模型在不同语境或状态下理解物体的变体视觉属性的推理能力
PDF5 months ago
通过任务分解学习抽象视觉推理：Raven 渐进矩阵的案例研究
基于变压器蓝图的深度学习架构，解决抽象推理任务中的挑战，通过预测个体对象及其布局的视觉属性来选择答案，并在实验评估中优于现有方法，提供关于推理的有趣见解和部分解释，同时免疫某些 RPM 基准中已知的偏见。
PDFa year ago
AI 生成图像：‘现成品’的新时代
本文旨在研究生成 AI 系统如何创造艺术品，探讨 AI 系统生成的图像是否被视作艺术品，分析 AI 生成的图像在哲学上的地位并通过视觉属性展现作为 “就绪品” 的艺术性。
PDFa year ago
使用扩散模型对单张图像进行连续布局编辑
提出了第一个框架，用于保留单个图像的视觉属性并编辑其布局，并通过文本反演和优化方法实现多对象特征的分离和布局控制，从而优于其他支持此任务的基线。
PDFa year ago
基于分割掩膜的理发店：使用 GAN 进行图像合成
该论文提出一种新型的图像混合方法，基于 GAN 反演原理，利用一个 better latent 空间，通过新的 GAN 嵌入算法与通用分割掩模配合使用，借助它将多个参考图像的视觉特性融合成一张逼真、更有连贯性、更具有细节保留能力的图像。
PDF3 years ago
可切换的时间传播网络
本文提出了一个可学习的统一框架，用于传播视频图像的各种视觉属性，包括但不限于颜色、高动态范围（HDR）和分割信息，应用于视频处理中的三个任务：基于几个彩色关键帧进行灰度视频的上色、从低动态范围（LDR）视频和几个 HDR 帧生成 HDR 视
PDF6 years ago
CVPR深入挖掘深度信息进行物体检测
提出了一种基于 CNN 模型的两阶段深度学习框架，首先通过 RGB 和深度获取具体对象的特征信息，然后使用属性融合技术来获得更高的识别性能，实验证明该方法在 RGB-D 物体检测领域达到了最先进水平。
PDF8 years ago