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GitHub - lutzroeder/netron: Visualizer for neural network, deep learning and machine learning models
ONNXモデルのチューニングテクニック (基礎編)
基礎編 / 応用編１ / 応用編２ サイバーエージェント AI Lab の Conversational Agent Teamに所属している兵頭です。今回は私が半年ほど蓄積したONNXのチューニングテクニックを全てブログに残したいと思います。皆さんが既にご存知であろう基本的なことから、かなりトリッキーなチューニングまで幅広くご紹介したいと思います。長文になりますがご容赦願います。 このブログのメインターゲット層は「リサーチャーが実装したモデルを実環境へデプロイするタスクを有する方々」です。一部リサーチャーの方々の参考になる情報が混じっていることもあるかもしれませんが、あまり興味を引かない内容だとは思います。リサーチャーメインの組織に属しながらリサーチエンジニアの立ち位置で身を投じていますので、研究の観点の少し手前あるいは少しその先の部分を担っている立場からこのブログを記載しているものとご認
Civitai: The Home of Open-Source Generative AI
All sorts of cool pictures created by our community, from simple shapes to detailed landscapes or human faces. A virtual canvas where you can unleash your creativity or get inspired. All sorts of cool pictures created by our community, from simple shapes to detailed landscapes or human faces. A virtual canvas where you can unleash your creativity or get inspired.
Zero-shot Image-to-Image Translation
1 Carnegie Mellon University 2 Adobe Research SIGGRAPH 2023 We propose pix2pix-zero, a diffusion-based image-to-image approach that allows users to specify the edit direction on-the-fly (e.g., cat to dog). Our method can directly use pre-trained text-to-image diffusion models, such as Stable Diffusion, for editing real and synthetic images while preserving the input image's structure. Our method i
GitHub - salesforce/LAVIS: LAVIS - A One-stop Library for Language-Vision Intelligence
[Model Release] November 2023, released implementation of X-InstructBLIP Paper, Project Page, Website, A simple, yet effective, cross-modality framework built atop frozen LLMs that allows the integration of various modalities (image, video, audio, 3D) without extensive modality-specific customization. [Model Release] July 2023, released implementation of BLIP-Diffusion Paper, Project Page, Website
Prompt-to-Prompt
Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control Amir Hertz1,2 Ron Mokady1,2 Jay Tenenbaum1 Kfir Aberman1 Yael Pritch1 Daniel Cohen-Or1,2 1 Google Research 2 Tel Aviv University Paper Code Abstract Recent large-scale text-driven synthesis diffusion models have attracted much attention thanks to their remarkable capabilities of generating highly diverse images that follow given text pr
TimeSformer：3DCNNを超えて動画像を捉えるTransformer
3つの要点 ✔️ 動画像のための時空間Self-Attentionを4種考案した． ✔️ 3DCNNモデルと比較して，学習速度が速く，テスト効率が向上した． ✔️ 3DCNNモデルでは数秒の動画しか処理できなかったが，数分の長い動画に適用することも可能になった． Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? written by Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani (Submitted on 9 Feb 2021 (v1), last revised 9 Jun 2021 (this version, v4)) Comments: Accepted to ICML 2021 Subjects: Computer Vision and Pattern Reco
Dreamix: Video Diffusion Models are General Video Editors
Eyal Molad*,1, Eliahu Horwitz*,1,2, Dani Valevski*,1, Alex Rav Acha1, Yossi Matias1, Yael Pritch1, Yaniv Leviathan†,1, Yedid Hoshen†,1,2 1Google Research, 2The Hebrew University of Jerusalem *Indicates Equal Contribution, †Indicates Equal Advising Given a video and a text prompt, Dreamix edits the video while maintaining fidelity to color, posture, object size and camera pose, resulting in a tempo
Google Research, 2022 & beyond: Language, vision and generative models
Language Models The progress on larger and more powerful language models has been one of the most exciting areas of machine learning (ML) research over the last decade. Important advances along the way have included new approaches like sequence-to-sequence learning and our development of the Transformer model, which underlies most of the advances in this space in the last few years. Although langu
画像認識を用いたZOZOTOWN商品に対するシーン・スタイルタグ予測 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ML、データ部データサイエンス2ブロックの吉本です。 ZOZOTOWNの商品には「長袖」「クルーネック」「花柄」といった、アイテムの特徴を示すタグ（アイテム特徴タグ）や「ベーシック」「モード」「結婚式」といった、アイテムに合うシーンやスタイルを表すタグ（シーン・スタイルタグ）が付与されています。これらは商品情報の登録時、ブランドさんに付与していただいているものです。 これらタグに関する課題として、タグ付与の手間、シーン・スタイルタグのタグ付与率の低さがあります。アイテム特徴タグは例えばTシャツ/カットソーカテゴリでは約50種類、シーン・スタイルタグは約130種類のタグがあり、一つ一つの商品に対してこれらの中から該当するものを選んで付与することは手間のかかる作業となります。またシーン・スタイルタグについてはZOZOTOWNに導入されてから2年弱とまだ日が浅いことから、認
GitHub - google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models.
This document is for engineers and researchers (both individuals and teams) interested in maximizing the performance of deep learning models. We assume basic knowledge of machine learning and deep learning concepts. Our emphasis is on the process of hyperparameter tuning. We touch on other aspects of deep learning training, such as pipeline implementation and optimization, but our treatment of tho
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers
Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers Huiwen Chang*, Han Zhang*, Jarred Barber†, AJ Maschinot†, José Lezama, Lu Jiang, Ming-Hsuan Yang, Kevin Murphy, William T. Freeman, Michael Rubinstein†, Yuanzhen Li†, Dilip Krishnan† *Equal contribution. †Core contribution. We present Muse, a text-to-image Transformer model that achieves state-of-the-art image generation performance
必要保障額と適切な保険料をシミュレーション｜中立的立場にたった情報サイト
知りたい保障 死亡保険 ?あなたが亡くなった場合に家族のその後の生活を支えるため、定期型死亡保険と収入保障保険の必要保障額を同時に計算します。 医療保険 ?入院した場合の収入減少や治療費に備える保険の必要保障額を計算します。 就業不能 ?病気やケガで働けなくなった場合の保険の必要保障額を計算します。 計算条件を入力
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Google Research, 2022 & beyond: Algorithms for efficient deep learning
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DiffusionによるText2Imageの系譜と生成画像が動き出すまで
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Google Research, 2022 & beyond: Responsible AI
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