-
AI音频成诈骗神器!律师父亲险被骗走21万,3秒原声即可克隆声音
【新智元导读】Deepfake到底有多可怕?国外一名律师的父亲,险些陷入一场巨大AI骗局。诈骗者借助AI克隆其儿子的声音,伪造车祸事故要挟3万保释金。GenAI技术犯罪泛滥同时,科学家们也在寻找破魔之道。 AI泛滥成灾的时代,真假孰能分辨? 最近,国外一位...
-
AIGC生成图像检测
AI生成图像技术的进展与影响 技术进步: 视觉质量与效率提升:近年来,AI生成图像在视觉质量、语义复杂度及运行时间效率上均实现了显著飞跃。 成本降低与普及:生成虚假图像所需的专业知识和成本大幅下降,促使在线图像生成平台(如Midjourney、DAL...
-
探索大模型和 Multi-Agent 在运维领域的实践
摘要:本文从智能运维面临的挑战和痛点出发,介绍企业运维领域应用 AIGC 的实践案例,基于确定性运维的实践经验,提出以 LLM 为中心,基于多 Agent 协同的运维方案,并提出在大模型时代下,对下一代智能运维的思考。 本文分享自华为云社区《LLM...
-
用AI打假AI,这些倒反天罡的AI应用正在悄悄走红
“不要相信你现在看到的任何东西。”这是X上的一位AI圈博主在看完最近爆火的AI伪造版TED演讲发出的感慨。 谁还记得,一年前AI生成的视频是这样的: 生成式AI将互联网带入到了一个真假难辨的深伪时代。 “有图有真相”在过去是网友求证文字信息真实性时常引用...
-
AI领域的《猫鼠游戏》,盘点那些打假“AI内容”的强大产品,这款检测器已经突破400万用户
莱昂纳多扮演的小弗兰克在《猫鼠游戏》中凭借着高超的假币伪造技术骗过了一众警察。现实中,AI领域的《猫鼠游戏》正在上演,一场有关人工制作内容和 AI 生成内容的判定成为越来越重要的议题。 Human or AI,这是一个问题。 本文介绍了 GPTZero 这...
-
AIGC前沿 | LivePortrait
0. 资源链接 论文超链接: LivePortrait 项目: https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait 1. 背景动机 现有AIGC存在的问题 随着智能手机和其他录制设备的普及,人们越来越频繁地...
-
【AIGC调研系列】AIGC赋能测试用例生成的案例
基于功能需求规格说明的测试用例自动生成方法研究表明,传统的测试用例生成方法存在一些局限性,如需要额外的建模成本和缺少测试输入数据等问题[2]。这为AIGC在测试用例生成中的应用提供了背景。AIGC技术,特别是像ChatGPT这样的模型,能够理解和生成自然语...
-
Llama-Code Shield解读:大模型代码安全护盾解析
引言 大模型目前被广泛用于生成代码数据,能有效地提高研发效率。但LLM生成的代码中潜藏的安全漏洞,也成了悬在头顶的达摩克利斯之剑。最近,Llama-3的问世,不仅带来了新的代码生成能力,更配备了Code Shield这一安全检测利器,为LL...
-
轻松识别Midjourney等AI生成图片,开源GenImage
AIGC时代,人人都可以使用Midjourney、Stable Diffusion等AI产品生成高质量图片,其逼真程度肉眼难以区分真假。这种虚假照片有时会对社会产生不良影响,例如,生成公众人物不雅图片用于散播谣言;合成虚假图片用于金融欺诈,造成信任危机等。...
-
stable diffusion官方版本复现
踩了一些坑,来记录下 环境 CentOS Linux release 7.5.1804 (Core 服务器 RTX 3090 复现流程 按照Stable Diffusion的readme下载模型权重、我下载的是stable-diffusio...
-
AIGC系列之:GroundingDNIO原理解读及在Stable Diffusion中使用
目录 1.前言 2.方法概括 3.算法介绍 3.1图像-文本特征提取与增强 3.2基于文本引导的目标检测 3.3跨模态解码器 3.4文本prompt特征提取 4.应用场景 4.1结合生成模型完成目标区域生成 4.2结合stable di...
-
改进的检测算法:用于高分辨率光学遥感图像目标检测
本文经计算机视觉研究院公众号授权转载,转载请联系出处。 01 前景概要 目前,难以在检测效率和检测效果之间获得适当的平衡。我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法,利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高...
-
套壳丑闻让斯坦福AI Lab主任怒了!抄袭团队2人甩锅1人失踪、前科经历被扒,网友:重新认识中国开源模型
斯坦福团队抄袭清华系大模型事件后续来了—— Llama3-V团队承认抄袭,其中两位来自斯坦福的本科生还跟另一位作者切割了。 最新致歉推文,由Siddharth Sharma(悉达多)和Aksh Garg(阿克什)发出。 不在其中、来自南加利福尼亚大学的M...
-
AI绘画【comfyUI】两个自动蒙版操作,轻松实现一键更换背景
大家好!我是向阳 在SD-webui里有个segment_anything插件,只需输入想要提取的元素, 就能帮我们一键生成图片的前景、背景和蒙版。 这期我就分享两个,在ComfyUI里面轻松去背景和生成蒙版的节点。 第一个:segment_an...
-
MonoDETRNext:下一代准确高效的单目3D检测方法!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 基于单目视觉的3D目标检测在各个领域都至关重要,但现有方法在准确性和计算效率方面面临着重大挑战。在2D检测和深度估计的成功策略的基础上,本文提出了MonoDETRNe...
-
Yolov10:详解、部署、应用一站式齐全!
一、前言 在过去的几年里,YOLOs由于其在计算成本和检测性能之间的有效平衡,已成为实时目标检测领域的主导范式。研究人员探索了YOLO的架构设计、优化目标、数据扩充策略等,取得了显著进展。然而,依赖非极大值抑制(NMS)进行后处理阻碍了YOLO的...
-
超牛ComfyUI节点AnyNode来了!要啥功能让AI帮你编写
AnyNode是ComfyUI中一个令人印象深刻的新节点,它利用了大型语言模型(LLMs)的能力,允许用户通过输入提示词来创建具有特定功能的节点。 以下是AnyNode节点的主要特点和使用方法: 功能编写:AnyNode可以根据用户的要求编写Pytho...
-
用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注
本文经计算机视觉研究院公众号授权转载,转载请联系出处。 一、前言 现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。YOLOv3就是这样一种众所周知的最先进的单级检测器,它接收输入图像并将其划分为大小相等的网格矩阵。具...
-
YOLOv10来啦!真正实时端到端目标检测
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 过去几年里,YOLOs因在计算成本和检测性能之间实现有效平衡而成为实时目标检测领域的主流范式。研究人员针对YOLOs的结构设计、优化目标、数据增强策略等进行了深入探索,并取得了显著进展。然而,对非极大...
-
CVPR 2024 | 图像检测类(目标、deepfake、异常)!AIGC扩散模型diffusion解决detection任务...
目标跟踪 1、Delving into the Trajectory Long-tail Distribution for Muti-object Tracking 多目标跟踪(Multiple Object Tracking,MOT)是计算...
-
PVTransformer: 可扩展3D检测的点到体素Transformer
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 原标题:PVTransformer: Point-to-Voxel Transformer for Scalable 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org...
-
开源!V2Xverse:上交发布首个面向V2X的仿真平台与端到端模型
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 车路协同的同步驾驶数据 车路协同辅助的自动驾驶V2X-AD(Vehicle-to-everything-aided autonomous driving)在提供更安全的驾驶策略方面具有巨大潜力。研...
-
CVPR'24 Oral | 一览纯稀疏点云检测器SAFDNet的前世今生!
写在前面&笔者的个人理解 3D点云物体检测对自动驾驶感知至关重要,如何高效地从稀疏点云数据中学习特征表示是3D点云物体检测面临的一个关键挑战。我们在本文中将会介绍团队发表在NeurIPS 2023的HEDNet和CVPR 2024的SAFDNet...
-
DenserRadar:基于密集LiDAR点云的4D毫米波雷达点云检测器
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 原标题:DenserRadar: A 4D millimeter-wave radar point cloud detector based on dense LiDAR point clouds 论...
-
揭秘DeDoDe v2:如何革新关键点检测技术,让AI“眼”更明亮?
一、技术革新,DeDoDe v2应运而生 在图像处理和计算机视觉领域,关键点检测是许多应用的基础,如目标识别、图像匹配、三维重建等。然而,传统的关键点检测技术往往存在着检测不准确、易受噪声干扰等问题。为了解决这些问题,Linköping大学等科研团队推出...
-
还在YOLO-World?DetCLIPv3出手!性能大幅度超出一众SOTA!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 现有的开词汇目标检测器通常需要用户预设一组类别,这大大限制了它们的应用场景。在本文中,作者介绍了DetCLIPv3,这是一种高性能检测器,不仅在开词汇目标检测方面表现出色,同时还能为检测到的目标生成...
-
闭环永动机!NeuroNCAP:彻底打通端到端闭环仿真链路,已开源!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 本文提出了一种用于测试自动驾驶(AD)软件系统的多功能基于NeRF的仿真器,其设计重点是传感器真实闭环评估和安全关键场景的创建。仿真器从真实世界的驾驶传感器数据序列中...
-
OpenAI Preparedness团队首席Aleksander Madry:机器学习模型的内部计算如何将输入转化为预测?
考虑一个标准的ResNet50模型,该模型经过训练用于图像分类任务。我们是否能够理解这个模型中的卷积滤波器如何将输入图像转换为其预测的标签?或者,GPT-3中的注意力头如何contribute到下一个标记的预测?理解这些模型组件——包括滤波器或头等架构...
-
超越BEVFormer!CR3DT:RV融合助力3D检测&跟踪新SOTA(ETH)
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 本文介绍了一种用于3D目标检测和多目标跟踪的相机-毫米波雷达融合方法(CR3DT)。基于激光雷达的方法已经为这一领域奠定了一个高标准,但是其高算力、高成本的缺陷制约了...
-
多个SOTA !OV-Uni3DETR:提高3D检测在类别、场景和模态之间的普遍性(清华&港大)
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 这篇论文聚焦于3D目标检测的领域,特别是Open-Vocabulary的3D目标检测。在传统的3D目标检测任务中,系统旨在预测真实场景中物体的定向3D边界框和语义类别标签,这通常依赖于点云或RGB图像...
-
社交网络:利用AIGC进行社交网络分析
1.背景介绍 1. 背景介绍 社交网络是现代互联网的重要组成部分,它们连接了数亿个用户,为信息传播、人际交流和商业活动提供了一个平台。社交网络分析是研究这些网络结构和行为的科学,它涉及到许多领域,包括计算机科学、社会学、心理学和经济学。...
-
低成本算法,大幅提升视觉分类鲁棒性!悉尼大学华人团队发布全新EdgeNet方法
在深度神经网络时代,深度神经网络(DNNs)在视觉分类任务中展现出了卓越的准确性。然而,它们对额外噪声,即对抗性攻击,表现出了脆弱性。先前的研究假设这种脆弱性可能源于高准确度的深度网络过度依赖于与纹理和背景等无关紧要且不鲁棒的特征。 最近的AAAI 20...
-
破解36年前魔咒!Meta推出反向训练大法消除大模型「逆转诅咒」
【新智元导读】大语言模型的「逆转诅咒」,被解开了。近日,来自Meta FAIR的研究人员推出了反向训练大法,让模型从反方向上学到了事实之间的逻辑,终于改进了这个困扰人们已久的问题。 大语言模型的「逆转诅咒」,被解开了! 这个诅咒在去年9月首次被发现,一时间...
-
破除36年前魔咒!Meta推出反向训练大法消除大模型「逆转诅咒」
大语言模型的「逆转诅咒」,被解开了! 这个诅咒在去年9月首次被发现,一时间引起LeCun、Karpathy、马库斯等一众大佬的惊呼。 因为风光无两、不可一世的大模型竟存在着“阿克琉斯之踵”:一个在「A是B」上训练的语言模型,并不能正确回答出「B是A」。...
-
RV融合性能拉爆!RCBEVDet:Radar也有春天,最新SOTA!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 这篇论文关注的主要问题是3D目标检测技术在自动驾驶进程中的应用。尽管环视相机技术的发展为3D目标检测提供了高分辨率的语义信息,这种方法因无法精确捕获深度信息和在恶劣天...
-
让视频姿态Transformer变得飞速,北大提出高效三维人体姿态估计框架HoT
目前,Video Pose Transformer(VPT)在基于视频的三维人体姿态估计领域取得了最领先的性能。近年来,这些 VPT 的计算量变得越来越大,这些巨大的计算量同时也限制了这个领域的进一步发展,对那些计算资源不足的研究者十分不友好。例如,训练...
-
“真假难辨”!巧用NeRF生成的自动驾驶仿真数据
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 神经辐射场(NeRF)已成为推进自动驾驶(AD)重新搜索的有前途的工具,提供可扩展的闭环模拟和数据增强功能。然而,为了信任模拟中获得的结果,需要确保AD系统以相同的方式...
-
GPTs大翻车后,OpenAI再宣布给开发者送钱!美国码农狂欢
OpenAI,又要和开发者分钱了! 就在刚刚,OpenAI宣布,将要和一群美国开发者合作,测试GPT基于使用情况的收入。 此举的目标,是创建一个充满活力的生态系统,让开发者的创造力和影响力得到回报。 今年1月GPT Store正式上线的同时,OpenA...
-
GPT-4「荣升」AI顶会同行评审专家?斯坦福最新研究:ICLR/NeurIPS等竟有16.9%评审是ChatGPT生成
LLM在飞速进步的同时,人类也越来越难以区分LLM生成的文本与人工编写的内容,甚至分辨能力与随机器不相上下。 这加大了未经证实的生成文本可以伪装成权威、基于证据的写作的风险。 尽管在个例上难以察觉,但由于LLM的输出趋于一致性,这种趋势可能会放大语料库级...
-
一统所有目标感知任务,华科&字节提出目标感知基础模型GLEE
近年来,LLM 已经一统所有文本任务,展现了基础模型的强大潜力。一些视觉基础模型如 CLIP 在多模态理解任务上同样展现出了强大的泛化能力,其统一的视觉语言空间带动了一系列多模态理解、生成、开放词表等任务的发展。然而针对更细粒度的目标级别的感知任务,目前...
-
DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,开卷!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 这篇论文探讨了在自动驾驶中,从不同视角(如透视图和鸟瞰图)准确检测物体的问题,特别是如何有效地从透视图(PV)到鸟瞰图(BEV)空间转换特征,这一转换是通过视觉转换(VT)模块实施的。现有的方法大致...
-
DECO: 纯卷积Query-Based检测器超越DETR!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 标题:DECO: Query-Based End-to-End Object Detection with ConvNets 论文:https://arxiv.org/pdf/2312.13735...
-
无需训练,Fast-DetectGPT让文本检测速度提升340倍
大语言模型如 ChatGPT 和 GPT-4 在各个领域对人们的生产和生活带来便利,但其误用也引发了关于虚假新闻、恶意产品评论和剽窃等问题的担忧。本文提出了一种新的文本检测方法 ——Fast-DetectGPT,无需训练,直接使用开源小语言模型检测各种大...
-
全球学术圈险被ChatGPT论文攻陷!知名出版商紧急撤稿,AI插图笑翻网友
学术圈,已经抵御不住LLM的入侵了! 最近,世界知名出版集团爱思唯尔旗下的几篇论文接连被质疑。 比如下面这篇锂电池的论文,在「介绍」部分的第一句,就暴露了可疑的痕迹—— 「当然可以,这里是您的主题可能需要的介绍」。 一开口就是老ChatGPT了。 图片...
-
CLRNet:一种用于自动驾驶车道检测的分层细化网络算法
车道是具有高级语义的交通标志,特别是在视觉导航系统中尤其重要。检测车道可以使许多应用受益,例如自动驾驶和高级驾驶员辅助系统(ADAS)中的视觉导航就是一个典型的应用,它可以帮助智能车辆更好地进行自车定位并更安全地行驶。 然而,车道检测拥有特定的局部模式,...
-
逆天UniVision:BEV检测和Occ联合统一框架,双SOTA!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&个人理解 最近这几年以视觉为中心的3D感知在自动驾驶中得到了快速发展。尽管3D感知模型在结构和概念上有许多相似之处,但在特征表示、数据格式和目标方面仍存在差距,这对统一高效的3D感知...
-
VPR 2024 满分论文!Meta提出EfficientSAM:快速分割一切!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 EfficientSAM 这篇工作以5/5/5满分收录于CVPR 2024!作者在某社交媒体上分享了该结果,如下图所示: LeCun 图灵奖得主也强烈推荐了该工作! 在最近的一项研究中,Meta...
-
探讨智慧酒店的室内技术趋势
在线预订平台彻底改变了人们计划旅行的方式,移动应用程序允许用户在旅途中查找餐厅和旅游景点。如果在一家豪华酒店预订住宿,会惊讶地发现一些技术趋势。以下是讨论的一些趋势: 1、客房服务App 许多酒店现在提供客房服务App,让顾客无需拿起电话即可订购食物和...
-
直接干上车!DriveVLM:首个Orin部署的快慢双系统智驾大模型
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 在目前自动驾驶领域,传统的感知(perception)-预测(prediction)-规划(planning)的常规端到端自动驾驶在处理常规场景时表现尚可,但在面对复...
-
YOLO不死!YOLOv9出炉:性能速度SOTA~
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 如今的深度学习方法专注于设计最适合的目标函数,以使模型的预测结果与实际情况最接近。同时,必须设计一个合适的架构,以便为预测获取足够的信息。现有方法忽略了一个事实,即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换...