Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers Huiwen Chang*, Han Zhang*, Jarred Barber†, AJ Maschinot†, José Lezama, Lu Jiang, Ming-Hsuan Yang, Kevin Murphy, William T. Freeman, Michael Rubinstein†, Yuanzhen Li†, Dilip Krishnan† *Equal contribution. †Core contribution. We present Muse, a text-to-image Transformer model that achieves state-of-the-art image generation performance
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【機械学習アドベントカレンダー2015 8日目】 ストリームデータ解析 という分野がある。ある生成元から絶えずデータが到来する環境で、いかにそれらを捌くかという話。「時間計算量はほぼ線形であって欲しいし、空間計算量も小さく抑えつつ精度を担保したいよね」ということを考える世界。個人的に最近はそのあたりの情報を追いかけていたので、整理も兼ねてその世界を俯瞰したい。 すごいリンク集 はじめに、この分野で外せないと思うリンクを3つ挙げておく。 ■ SML: Data Streams YahooやGoogleの研究所を経てCMUの教授をしているAlex Smola先生の講義の一部(スライド+動画あり)。理論からシステムアーキテクチャまで包括した実際的な機械学習ならこの人。この人の機械学習サマースクールの講義は最高だった。 古典的なものから最近のものまで、代表的なアルゴリズムについて直感的な説明といい
Gizmode, CNET, Mashable と立て続けに記事になり,凄すぎると話題のPhotoSketch。 TwitterでもBuzzりまくっています。 【Twitterで旬な話題を調査できる "CrowdEye" より】 (2009年10月7日データ) それでどんなサービスかというと,ラフスケッチの情報をもとに,それに最適な画像をネットが集めてきて,しかも信じられないほど巧妙に合成写真を完成されるというものです。 開発元は Tsinghua University(清華大学)とNational University of Singaporeの共同チーム。 とにかく,まずこの動画を見てください。 PhotoSketch: Internet Image Montage from tao chen on Vimeo. つまり, ごく適当にイメージを書く。 これに名前をつける。 あとはシステ
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