🖼️ 多模态人工智能的兴起，使历史模拟更加生动，通过图像与文本交互生成历史场景。
虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
🔍 这种方法在文本嵌入领域取得了显著的成果，无需使用大量标记数据
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:近期，GPT-4V的开源替代方案在中国的顶尖学府清华、浙大等的推动下，出现了一系列性能优异的开源视觉模型。其中，LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种备受关注的开源视觉语言模型。