多模态大型语言模型在许多任务中表现优秀，但在定位图像中的特定对象方面往往存在困难。为了改善这一问题，研究人员已经开发出一种新的方法：将物体的位置转化为文本，并通过特殊任务进行模型的训练。这种方法的出现...

视觉-语言模型如CLIP在许多任务中表现出色，但在图像修复方面却面临一些挑战。因此，一项新的项目引入了DA-CLIP模型，该模型优化了CLIP的工作方式，使其更好地处理这些任务，从而带来更清晰的图像重建。DA-CLIP模型...

近年来，Microsoft的UniLM团队在自然语言处理领域取得了一些显著的成果。他们最近推出的Kosmos模型套件已经进军图像领域。这次的特定实例是用于从图像读取文本密集的文件，并为该文件生成文本或标记。这与最近Meta为...

光流技术是帮助我们理解图像中物体运动的重要技术。一项新的研究利用高斯注意力(Gaussian Attention)，专注于更细微的细节并更好地将它们匹配起来，从而研发出了一个名为GAFlow的模型。高斯注意力的使用，可以使光流...

本项目推出了一款名为UnitedHuman的新工具，它能够使用来自多个不同来源的图像，并将它们进行组合，即使这些图像的大小不同或者关注的焦点不同。UnitedHuman的强大之处在于，它能够克服这些差异，生成出高质量的人像...

近日，一个名为HMTF-Net的全新图像增强工具在GitHub上公开。该工具的主要功能是提升照片的质量，其使用的方式相比其他方法更为易懂。HMTF-Net根据照片的不同部分，智能分析并确定最佳的增强方式进行处理。由于其操作...

DFormer是一种独特的方法，可以同时研究图像的颜色和深度。与旧有的方法不同，DFormer专为RGB-D图像设计。RGB-D图像是一种同时包含颜色信息（R，G，B）和深度信息（D）的图像。DFormer的设计目标是提供一种更有效的...

Matting是一种创建黑白掩膜以分割出图像重要部分的过程。它通常用于前景和背景的分割。智能手机的人像模式使用了一种与这里描述的ViTMatte相似的方法。这种技术发展现代化，为未来的图像处理技术开创了新的可能。此...

ExLlamaV2是一个在GitHub上开源的项目，它是为现代消费级图像处理单元（GPU）上运行本地语言模型（LLMs）而设计的推理库。这款推理库的出现，可以帮助用户在个人电脑上使用现代GPU进行深度学习模型的推理计算，而无...

Segment Anything模型（SAM）对于常规图像的处理效果显著，但对于医疗图像的处理效果却不尽如人意。为此，研究者们创建了SAM-Med2D，这是通过在大量医疗图像上训练SAM并提供各种输入信息得到的。这种新模型在处理医...