GraphMuse是一个新的框架，专门设计用来增强在符号音乐任务中使用图神经网络（GNNs）的效果。它通过将音乐符号转化为图结构，然后使用图神经网络进行处理，以提高音乐信息的分析和识别准确度。GraphMuse架构的独特之...

研究人员引入了一种新的方法CLIP-MUSED，可以跨越不同个体解码脑电信号中的视觉信息。该方法结合了神经图像和机器学习技术，可以为研究人员提供更深入的理解不同个体之间的脑电活动差异。研究人员表示，该技术的应用...

Muse是一个旨在发明一个新的计算环境，更好地服务于科学家、作家、企业家、设计师和建筑师等重要知识工作者的项目。在Muse的探索中，研究人员们试图为知识工作者提供一个更加灵活、更加智能的工作环境，以便他们能够...

MUSE是一种使用Transformers的掩蔽图像生成模型。HuggingFace和Stability AI已经合作开源复现该模型，并发布了训练代码、模型检查点和论文。虽然这些模型的训练时间不如一些最好的图像扩散模型长，但它们显示出了很...