Hao Jiang

MS-Diffusionは、単一および複数の被写体のためのパーソナライズされた画像作成を改善するよ。

データの価値を評価することは、機械学習の結果を改善するために重要だよ。

MARSはテキストの説明から生成される画像の質を先進的な技術を使って向上させるよ。

メモリスタを使った新しいニューラルネットワークが効率と適応性を向上させるよ。

Meta-Rankは、AIの帰属方法を評価するより一貫した方法を提供します。

新しい方法はプロセスベースのフィードバックを使ってプログラムの修正を改善する。

MRSEは、テキストと画像データを統合して、オンラインショッピングの検索結果をより良くするんだ。

LLaVA-MoDは、大きなモデルの知識を使って、より小さいマルチモーダルモデルを作るよ。

動的ニューラルダウカーネットワークは、進化する有向グラフの分析を強化する。

新しいオキシニクチド材料とそのユニークな磁気挙動を調査中。

新しい方法が、複数の参照を使ってパーソナライズされた画像の生成を改善する。

PatchDPOは、重要な詳細に焦点を当てたフィードバックで画像生成を強化するよ。

マルチスケールローカリゼーションが車両ナビゲーションをどう向上させるか学ぼう。

高度な技術を使った議員の投票を予測する新しい方法。