シームレスな画像生成と編集のための統一ツール。
Bin Xia, Yuechen Zhang, Jingyao Li
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コンピューターサイエンス - コンピュータビジョンとパターン認識
RSS新しい方法で吹き替え動画のリップシンクが改善されて、自然な視聴体験ができるようになったよ。
Lucas Goncalves, Prashant Mathur, Xing Niu
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スパース行列の基本と実用的な応用を学ぼう。
Marcin Osial, Daniel Marczak, Bartosz Zieliński
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FriendsQAデータセットは、フレンズのエピソードからの複雑な質問に答えることで、動画理解を向上させるんだ。
Zhengqian Wu, Ruizhe Li, Zijun Xu
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試着室なしで面倒なく服をバーチャルで体験しよう。
Jeongho Kim, Hoiyeong Jin, Sunghyun Park
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新しい方法が自動運転車の位置特定の精度をどう高めるか学ぼう。
Vishnu Teja Kunde, Jean-Francois Chamberland, Siddharth Agarwal
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SHIPっていう新しい方法が、AIの画像処理をめっちゃ効率よく改善するんだ。
Haowei Zhu, Fangyuan Zhang, Rui Qin
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新しいテクノロジーが話した言葉を手話に変換して、もっとコミュニケーションしやすくするんだ。
Xu Wang, Shengeng Tang, Peipei Song
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新しいツールが機械学習の画像サンプリング速度と精度を向上させるよ。
Prajwal Singh, Gautam Vashishtha, Indra Deep Mastan
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生成モデルにおける画像生成を改善する画期的な方法。
Quan Dao, Hao Phung, Trung Dao
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プロトタイプ外れ値プロキシは、AIモデルが見たことのないデータを検出する能力を高める。
Mingrong Gong, Chaoqi Chen, Qingqiang Sun
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歪みに対する画像分類器の信頼性を高める方法を学ぼう。
Dang Nguyen, Sunil Gupta, Kien Do
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PPNがリアルタイムシーン理解を通じて自動運転車のレースをどう変えているか学ぼう。
Suwesh Prasad Sah
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新しいベンチマークがテキストから画像生成モデルの評価を強化する。
Shuhao Han, Haotian Fan, Jiachen Fu
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Dense-Face技術でテキストからユニークな顔を作成しよう。
Xiao Guo, Manh Tran, Jiaxin Cheng
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UniPLVは、よりスマートなマシーンシーン認識のためにデータタイプを組み合わせるよ。
Yuru Wang, Songtao Wang, Zehan Zhang
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誰でも使いやすいビジュアルタスク解決のためのフレームワーク。
Wan-Cyuan Fan, Tanzila Rahman, Leonid Sigal
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革新的なテクノロジーが網膜画像の理解を深めて、より良い医療の決定を助けるよ。
Teja Krishna Cherukuri, Nagur Shareef Shaik, Jyostna Devi Bodapati
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実データと合成データを組み合わせて歩行者の動き予測を改善する。
Mirko Zaffaroni, Federico Signoretta, Marco Grangetto
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大きな変更なしでディープラーニングの訓練を速くする新しい方法。
Evgeny Hershkovitch Neiterman, Gil Ben-Artzi
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義手の進化により、切断者は筋肉の信号を使ってもっと自然に手足を動かせるようになったよ。
Joseph L. Betthauser, Rebecca Greene, Ananya Dhawan
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アートスタイルで画像をブレンドする方法を学んで、素晴らしい結果を出そう。
Victor Kitov, Valentin Abramov, Mikhail Akhtyrchenko
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チームはDAGECCコンペを通じてキャラクター認識を革新してるよ。
Sofia Marino, Jennifer Vandoni, Emanuel Aldea
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新しい技術が鎌状赤血球病の分類と診断を改善する。
Victor Júnio Alcântara Cardoso, Rodrigo Moreira, João Fernando Mari
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ArchCompleteは3Dモデリングを簡単にして、建築家のデザインをより早く、簡単にしてくれるよ。
S. Rasoulzadeh, M. Bank, M. Wimmer
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ハイパーボリックシャンファー距離を使ってポイントクラウド補完を革新する。
Fangzhou Lin, Songlin Hou, Haotian Liu
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自己教師あり学習とOpenMindの巨大データセットによる3Dイメージングのブレイクスルー。
Tassilo Wald, Constantin Ulrich, Jonathan Suprijadi
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1枚の写真がどうやって詳細な3D顔モデルを作ることができるかを発見しよう。
Weijie Lyu, Yi Zhou, Ming-Hsuan Yang
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新しいシステムは、複数の視点と説明を使って物体を追跡するんだ。
Sijia Chen, En Yu, Wenbing Tao
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3D再構築がデジタル空間での人間のやり取りをどう捉えるかを探ってみて。
Lea Müller, Hongsuk Choi, Anthony Zhang
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新しい技術が音と映像を組み合わせてドローンの検出を向上させる。
Zhenyuan Xiao, Yizhuo Yang, Guili Xu
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AIの理解とパフォーマンス向上のためにデータタイプを組み合わせる。
Priyaranjan Pattnayak, Hitesh Laxmichand Patel, Bhargava Kumar
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目に見えない音源から音を検出する新しい技術を探求中。
Yuhang He, Sangyun Shin, Anoop Cherian
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HVQは、ラベル付きデータなしで長い動画の正確なアクションセグメンテーションを可能にする。
Federico Spurio, Emad Bahrami, Gianpiero Francesca
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言語と3Dシーン認識を結びつける画期的な方法が、より賢いマシンを実現する。
Hao Li, Roy Qin, Zhengyu Zou
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二段階のアプローチで画像の影を取り除き、物体認識を向上させる。
Jiamin Xu, Yuxin Zheng, Zelong Li
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放射フィールド編集の進化と、さまざまな分野での応用を発見しよう。
Arthur Hubert, Gamal Elghazaly, Raphael Frank
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拡散モデルはリアルな画像を作り出し、医療トレーニングを強化し、患者のプライバシーを守るんだ。
Abdullah al Nomaan Nafi, Md. Alamgir Hossain, Rakib Hossain Rifat
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CoSurfGSは、デバイス間でのチームワークを活かした新しい3D再構築のアプローチを提供してるよ。
Yuanyuan Gao, Yalun Dai, Hao Li
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新しい方法が3Dのインドアシーンのリアリズムを向上させる。
Zixi Liang, Guowei Xu, Haifeng Wu
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