Clip4Cirはオープンソースプロジェクトであり、参照画像とテキスト記述に基づいた画像検索手法を採用しています。
CLIPモデルを使用することで、ユーザーのニーズに合致した画像をより正確に探し出し、画像検索の精度とユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
本プロジェクトでは、理解しやすいコードと複数のスクリプトを提供しており、研究や利用を容易に行えます。
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百度教育製品は今回、DeepSeek-R1モデルを導入することで、深層学習技術を用いて学習ツールの知能化レベル向上を目指します。写真で問題を検索する機能において、DeepSeek-R1は標準解答を提供するだけでなく、その強力な推論能力を発揮し、段階的に解法過程を示すことで、ユーザーが解法を真に習得するのを支援します。このアップグレードは、学習者の解答ニーズに応えるだけでなく、解法思考の育成にも重点を置き、「魚を与えるだけでなく、漁の方法も教える」という教育理念を実現します。
マルチモーダルタスク（画像検索、画像キャプション生成、医療診断など）において、視覚言語モデル（VLMs）は極めて重要な役割を果たしています。これらのモデルの目的は、視覚データと言語データを整合させることで、より効率的な情報処理を実現することです。しかし、現在のVLMsは否定表現の理解において依然として大きな課題に直面しています。否定表現は、「窓のない部屋」と「窓のある部屋」を区別するなど、多くの応用において極めて重要です。VLMsは著しい進歩を遂げていますが、否定的な記述を処理する際には、既存モデルの性能は依然として不十分です。
【AI日報】へようこそ！AIの世界を探求するための毎日のガイドです。毎日、AI分野のホットなニュースをお届けし、開発者に焦点を当て、技術トレンドの洞察と革新的なAI製品の応用に関する情報を提供します。最新のAI製品はこちらをご覧ください：https://top.aibase.com/1、愛詩科技PixVerseV3.5版リリース：最速5秒で動画生成、アニメ効果が向上愛詩科技が新たにリリースしたPixVerseV3.5版は、動画生成速度を大幅に向上させました
Cohere社は最近、Embed3検索モデルにおいて大きな進歩を遂げ、画像検索機能とテキスト検索機能をシームレスに統合することに初めて成功しました。この革新により、企業は同一データベース内で画像とテキストを統一的に検索することが可能になり、膨大な製品画像、設計ファイル、レポート管理に革命的な変化をもたらします。技術的には、新しいシステムは統一されたストレージアーキテクチャを採用しており、企業が複数の独立したデータベースを維持する必要性を完全に解消します。システムはPNG、JPEG、WebP、GIFなどの主要な画像形式をサポートし、単一ファイルの容量上限は5MBです。
上海秘塔網絡科技有限公司は、AI秘塔検索プラットフォームに新しい画像検索機能を追加したことを発表しました。この新機能により、ユーザーは画像検索時に関連画像をカテゴリ別に表示でき、検索プロセスがより整理され、時間と労力を節約できます。さらに、この機能はユーザーに美しい景色とルートの推奨を提供し、ユーザーの旅行計画を支援します。
Googleは、「Ask Photos」機能のテストを実施しています。この機能により、ユーザーは自然言語で個人の写真ライブラリとやり取りできます。例えば、「訪れた各国立公園の最高の画像を表示」や「ナンバープレートを検索」といった質問ができます。この機能はまだ正式にリリースされていませんが、Googleアプリの最新バージョンに含まれています。「Ask Photos」により、写真と動画は、情報をインテリジェントに抽出し、文脈を理解できる視覚データベースへと変わります。レポートによると、コードに含まれるキーワードは、Google Geminiに関連する新しい拡張機能を示唆しています。この機能は…
北京大学の袁粒研究室と南洋理工大学、清華大学自動化研究所の研究者らが共同で、スケッチ、絵画、低解像度画像などからでも正確にユーザーのニーズに合致する革新的な画像検索技術を開発しました。この技術の中核をなすのは「汎用スタイル検索」手法であり、テキスト、スケッチ、絵画などの組み合わせを含む様々な検索スタイルに対応し、検索の柔軟性と正確性を大幅に向上させます。研究チームは、DSRとImageNet-Xのデータセットを構築し、新手法の訓練とテストのためのリソースを提供しています。FreestyleR
XiaomiはXiaomiコミュニティで発表を行い、一連のテストと調整を経て、一部機種に新しい全AI機能を提供開始すると発表しました。ユーザーはコミュニティでベータ版への参加を申請する必要がなくなり、機種とシステムバージョンが条件を満たしていれば、これらのAI機能を直接体験できます。
格灵深瞳は、TransformerとRNNの長所を組み合わせたビジョン言語表現学習器であるRWKV-CLIPモデルをオープンソース化しました。このモデルは、画像とテキストのペアを拡張したデータセット（ウェブサイトから取得）を用いた画像テキスト事前学習タスクを通じて、ビジョンと言語のタスクにおける性能を大幅に向上させています。ノイズデータの問題に対処し、データ品質を向上させるために、研究チームは、大規模言語モデル（LLM）を利用して、Webベースのテキスト、合成字幕、検出ラベルからコンテンツを合成および洗練する多様な記述生成フレームワークを導入しました。
アップルとスイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の研究者らが、大規模マルチモーダルビジョンモデル「4M-21」をオープンソース化しました。特定のタスクやデータタイプに特化したモデルとは異なり、4M-21は汎用性と柔軟性を備えています。パラメータ数は30億と比較的少ないにも関わらず、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、深度推定、表面法線推定など、数十種類の機能を提供します。