来了，2023年视觉领域突破性研究有哪些？

2023年计算机视觉领域的研究亮点

2023年，计算机视觉领域取得了多个突出研究成果，其中包括：

SAM (Segment Anything Model)

Meta AI 开发的 SAM 模型在图像分割任务中取得了革命性的进展，它能够根据输入提示生成高质量的对象遮罩，并在一个庞大的数据集上经过训练，表现出卓越的性能。 更多信息

多模态大型语言模型 (LLMs)

诸如 GPT-4 的多模态大型语言模型在文本和视觉数据之间架起了桥梁，增强了人工智能处理和反应的能力。 更多信息

YOLOv8

YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，它在速度和精度上设定了物体检测的新标准，提升了性能和灵活性。 更多信息

DINOv2 (Self-supervised Learning Model)

DINOv2 在自监督学习领域迈出了重要步伐，展示了使用较少标注图像训练出高质量模型的潜力。 更多信息

文本到图像 (T2I) 模型

多个 T2I 模型极大提高了 AI 根据文本描述生成图像的质量和逼真度，推动了数字艺术生成等创造性应用。

• Midjourney creations
• DALL-E 3
• Stable Diffusion XL
• Imagen 2

LoRA for CV

LoRA 为计算机视觉提供了一种方法，用于针对特定任务调整现有模型，提高了模型的通用性。 更多信息

Ego-Exo4D 数据集

Meta 提供的 Ego-Exo4D 数据集在视频学习和多模态感知方面代表了重大进步，提供了为人类活动识别和其他应用开发复杂模型的数据。 更多信息

文本到视频 (T2V) 模型

T2V 模型通过文本描述创建高质量视频，为人工智能生成内容带来了新的维度。

• Runway
• Pika Labs
• Emu Video

Gaussian Splatting for View Synthesis

Gaussian Splatting 技术为视图合成领域带来了新方法，改进了训练时间、延迟和准确性。 更多信息 学术论文

StyleGAN3

StyleGAN3 在生成超逼真图像和视频方面取得了重大进步，扩展了生成模型的应用范围。 更多信息

本期内容到此结束，我是啥都生，下次再见。

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