CVPR2025|MCA-Ctrl:多方协同注意力控制助力AIGC时代图像精准定制化
本文提出了一种无需微调的通用图像定制方法——多主体协同注意力控制(MCA-Ctrl),通过扩散模型实现精确的背景和布局控制,解决了现有技术方案中的关键瓶颈。
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MICAS 提出首个专为点云上下文学习设计的多粒度自适应采样方法,通过任务级和查询级采样提升 ICL 在 3D 多任务处理中的稳健性和适应性。
CoRT(Chain-of-Recursive-Thoughts)结合递归思考与自我批判,提升语言模型推理能力。两周内GitHub星标数突破2k。
MLNLP
社区致力于推动国内外自然语言处理与机器学习领域的交流合作。近期,
Seed-Coder团队开发了一种能自我筛选数据的代码模型,该模型在多个测试中表现优异。
本周解读机器之心PRO会员通讯第19期,涵盖2项专题解析及29项AI&Robotics要事速递。重点讨论了Native多模态模型的训练过程差异以及早融合晚融合的优劣。
近期,可灵研究团队推出的CineMaster电影级文本到视频生成框架允许用户通过3D感知控制目标和相机运动来创作高质量视频内容。该方法在SIGGRAPH 2025会议中被收录,并展示了从任意视频中提取3D控制信号的数据构建流程。