Dimitris Samaras

グラフィックデザインのドキュメントに対する視聴者の注意を予測するモデル。

新しい方法でパッチベースの分類を使って画像セグメンテーションの精度が向上した。

信頼できる擬似ラベルに注目することで、半監視セグメンテーションを向上させる新しい方法。

大きくて高品質な画像を効率的に作るために設計されたモデル。

生成されたサンプルの質を評価する効率的な方法、潜在密度スコアの紹介。

新しいモデルが、話された命令に基づいて人がどこを見るかを予測するんだ。

音声と顔の表情を組み合わせた新しい手法で、リアルな動画生成が可能になったよ。

新しいシステムがアニメキャラの感情の強さをモデル化して、よりリアルな表現を実現するんだ。

システムは、複雑な説明と画像をうまくマッチングするのを手伝うよ。

ZoomLDMが異なるズームレベルで画像品質をどう向上させるかを学ぼう。

自己生成の画像バリエーションで機械学習を革新する。