@meta ai /imagine là gì, tính năng @meta ai /imagine là gì, cách sử dụng @meta AI /imagine Facebook Messenger, #allfreevn chia sẻ mọi thứ về @meta ai /imagine.
Image AI (Trí tuệ nhân tạo cho hình ảnh) là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào phân tích, nhận dạng và hiểu hình ảnh. Nó liên quan đến việc phát triển các mô hình và thuật toán học máy để cung cấp cho máy tính khả năng xử lý, hiểu và tạo thông tin từ hình ảnh. Mục tiêu cũng phát triển công nghệ AI với @meta ai /hãy tưởng tượng xuất hiện ở trên Tin nhắn Facebook.
@meta ai /imagine là tính năng mới được Facebook giới thiệu trên Facebook Messenger. @meta ai /tưởng tượng là một trình tạo hình ảnh AI Nhưng không hiểu sao Facebook lại đưa vào Messenger và nhiều người đã tìm cách sử dụng nhưng hiện tại @meta ai /hãy tưởng tượng Chưa hoạt động, chia sẻ #allfreevn.
mục tiêu có Đã công bố Mô hình hình ảnh trí tuệ nhân tạo (AI) “giống con người”, I-JEPA và cung cấp các thành phần cho các nhà nghiên cứu. Công ty cho biết mô hình này sẽ hiệu quả hơn các mô hình AI thông thường nhờ dựa vào kiến thức và bối cảnh trước đó, mô phỏng nhận thức điển hình của con người.
“Chúng tôi rất vui mừng được giới thiệu mô hình AI đầu tiên dựa trên thành phần quan trọng trong tầm nhìn của LeCun. Mô hình này, Kiến trúc dự đoán nhúng hình ảnh chung (I-JEPA), học bằng cách tạo ra một mô hình bên trong của thế giới bên ngoài, bằng cách so sánh các biểu diễn trừu tượng của hình ảnh (thay vì so sánh các pixel). Meta giải thích: “I-JEPA cung cấp hiệu suất mạnh mẽ cho nhiều tác vụ thị giác máy tính và hiệu quả tính toán hơn nhiều so với các mô hình thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi khác.
“Kiến trúc dự đoán nhúng chung dựa trên hình ảnh (I-JEPA) sử dụng một khối ngữ cảnh duy nhất để dự đoán cách trình bày của các khối mục tiêu khác nhau có nguồn gốc từ cùng một hình ảnh. Bộ mã hóa ngữ cảnh là Vision Transformer (ViT) chỉ xử lý các bản vá ngữ cảnh hiển thị. Bộ dự đoán là một ViT hẹp lấy đầu ra của bộ mã hóa ngữ cảnh và dự đoán các biểu diễn của khối mục tiêu tại một vị trí cụ thể, dựa trên mã thông báo vị trí của mục tiêu (hiển thị bằng màu). Các biểu diễn mục tiêu tương ứng với đầu ra của bộ mã hóa mục tiêu, có trọng số được cập nhật ở mỗi lần lặp theo đường trung bình động hàm mũ của trọng số bộ mã hóa bối cảnh.”
Meta cũng nhấn mạnh đến hiệu quả đào tạo của I-JEPA, với việc #allfreevn chia sẻ lời hứa rằng mô hình biến hình trực quan 632 triệu tham số có thể được đào tạo bằng 16 GPU A100 trong vòng chưa đầy 72 giờ, công ty cho biết là gấp 2 đến 10 lần nhanh hơn các phương pháp khác. đồng thời gây ra ít lỗi hơn.
“Công việc của chúng tôi về các mô hình I-JEPA (và các mô hình Kiến trúc dự đoán nhúng chung (JEPA) nói chung) dựa trên thực tế là con người học được rất nhiều kiến thức có sẵn về thế giới chỉ bằng cách quan sát nó một cách thụ động. Meta nói: “Người ta đưa ra giả thuyết rằng thông tin thông thường này là chìa khóa để kích hoạt hành vi thông minh, chẳng hạn như tiếp thu các khái niệm mới, xây dựng nền tảng cho bản thân và lập kế hoạch hiệu quả”.
Để kết hợp hiệu quả khả năng học tập giống con người vào các thuật toán AI, #allfreevn chia sẻ Meta nói rằng các hệ thống phải mã hóa thông tin cơ bản phổ biến thành dạng biểu diễn kỹ thuật số mà thuật toán có thể truy cập. Hơn nữa, Meta nói rằng hệ thống phải học các cách biểu diễn này theo cách tự giám sát.
“Ở mức độ cao, JEPA nhằm mục đích dự đoán cách thể hiện một phần của đầu vào (chẳng hạn như hình ảnh hoặc một đoạn văn bản) từ cách thể hiện các phần khác của cùng một đầu vào. Meta cho biết: “Vì nó không liên quan đến việc thu gọn các cách trình bày của nhiều chế độ xem/nâng cao của hình ảnh thành một điểm duy nhất, JEPA hy vọng sẽ tránh được những sai lệch và vấn đề liên quan đến một phương pháp. Một phương pháp khác được sử dụng rộng rãi được gọi là đào tạo trước dựa trên bất biến”.
Meta lập luận rằng bằng cách “dự đoán các biểu diễn ở mức độ trừu tượng cao thay vì dự đoán trực tiếp các giá trị pixel”, I-JEPA có thể “tránh được những hạn chế của các phương pháp chung”.
Một số hạn chế này đã được ghi chép đầy đủ, bao gồm cả những hạn chế này Các vấn đề mà các mô hình tạo thủ công gặp phải. . Meta cho biết những vấn đề này phát sinh do các phương pháp tổng quát cố gắng điền vào “mọi thông tin còn thiếu”, dẫn đến lỗi pixel mà con người không thể mắc phải. Meta nói rằng các phương pháp tổng quát tập trung vào “các chi tiết không liên quan” hơn là “nắm bắt các khái niệm cấp cao có thể dự đoán được”.
“Ý tưởng đằng sau I-JEPA là dự đoán thông tin còn thiếu dưới dạng trình bày trừu tượng gần giống với hiểu biết chung của mọi người. So với các phương pháp tổng hợp dự đoán trong không gian pixel/mã thông báo, I-JEPA sử dụng các mục tiêu dự đoán trừu tượng để loại bỏ các chi tiết cấp pixel không cần thiết, giúp mô hình tìm hiểu thêm các tính năng ngữ nghĩa,” Meta giải thích.
Trong khi các mô hình JEPA của Meta vẫn đang được phát triển, #allfreevn chia sẻ Meta đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chia sẻ các thành phần của mô hình AI của mình với các nhà nghiên cứu, một động thái mà Meta tin rằng sẽ hỗ trợ sự đổi mới. Chi tiết đầy đủ về JEPA được trình bày trong Bài điều tra Tin tức rằng Meta sẽ trình bày tại Hội nghị nhận dạng mẫu và thị giác máy tính hàng năm của Tổ chức Tầm nhìn Máy tính vào tháng 6 năm 2023.
Giới thiệu về ứng dụng AI hình ảnh
AI hình ảnh bao gồm nhiều ứng dụng và công nghệ, bao gồm:
- Phân loại hình ảnh: AI hình ảnh có thể được sử dụng để phân loại đối tượng, xác định và nhận dạng các loại hình ảnh khác nhau. Ví dụ: có thể phân loại hình ảnh chứa các đối tượng như con người, động vật, ô tô hoặc phân loại thực vật, đồ vật, thực phẩm, v.v.
- Phát hiện đối tượng: AI hình ảnh có thể xác định và phát hiện các đối tượng trong hình ảnh. Điều này có thể được sử dụng để tìm kiếm và nhận dạng các đối tượng cụ thể trong ảnh, chẳng hạn như khuôn mặt, biển số xe, vật thể nguy hiểm, v.v.
- Nhận dạng khuôn mặt: AI hình ảnh có thể nhận dạng và xác minh danh tính khuôn mặt trong hình ảnh hoặc video. Điều này có ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt, bảo mật, quản lý sự kiện và ứng dụng giao tiếp bằng hình ảnh.
- Xử lý và phục hồi hình ảnh: AI có thể được sử dụng để xử lý và cải thiện chất lượng hình ảnh, chẳng hạn như loại bỏ nhiễu, cải thiện độ tương phản, tái tạo màu sắc và cải thiện độ phân giải hình ảnh.
- Tạo hình ảnh và nghệ thuật: Image AI có khả năng tạo ra hình ảnh và tác phẩm nghệ thuật mới dựa trên dữ liệu học được từ bộ dữ liệu hình ảnh. Thuật toán tạo hình ảnh có thể tạo ra hình ảnh chân dung, tranh vẽ, phong cảnh và các loại hình nghệ thuật khác.
Các kỹ thuật và công nghệ AI hình ảnh liên tục được phát triển và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, ô tô, an ninh, quảng cáo và nhiều lĩnh vực khác. AI hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và trích xuất thông tin từ hình ảnh, điều mà #allfreevn chia sẻ mang lại nhiều lợi ích và tiềm năng trong thế giới số ngày nay.