苹果将在 ICCV 2025 展示多项前沿视觉研究成果
苹果宣布将携多篇论文亮相 2025 年国际计算机视觉大会(ICCV 2025),展现其在多模态 AI、图像生成与视频理解等领域的研究实力。大会将于 10 月 19 日至 23 日在夏威夷檀香山举行。
今年,苹果共有八篇论文 入选大会,涵盖从文本生成视频的评估方法、三维空间理解、多模态模型的扩展规律,到图像生成与编辑的统一扩散模型等前沿方向。其中包括:
-
ETVA:一种评估文本与视频对齐度的新方法;
-
MM-Spatial:探索多模态大模型的 3D 空间理解能力;
-
Scaling Laws for Native Multimodal Models:研究多模态模型的扩展规律;
-
Stable Diffusion Models are Secretly Good at Visual In-Context Learning:揭示稳定扩散模型在视觉上下文学习中的潜力;
-
UniVG:面向统一图像生成与编辑的通用扩散模型;
-
以及面向交互式智能体评测的 UINavBench 等研究。
此外,苹果应用研究经理 Dr. C. Thomas 将在大会的工业视觉检测专题中发表主旨演讲。苹果研究团队成员 Patricia Vitoria Carrera 与 Tanya Glozman 也将参与 “女性在计算机视觉”(Women in Computer Vision (WiCV) Workshop)工作坊担任导师,支持学术多元化。
关注公众号
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
-
上一篇
微软发布首款自主开发图像生成模型 MAI-Image-1
微软正式推出其首个完全自主研发的图像生成模型 MAI-Image-1,并在知名 AI 模型评测平台 LMArena 上首次亮相就进入了文本到图像模型的 Top 10 排行(https://lmarena.ai/leaderboard/text-to-image)。 据介绍,MAI-Image-1 专注于高保真、真实感图像生成,能够在光照、细节和构图等方面展现出强大表现,同时兼顾生成速度与效率。微软称该模型的目标是让创作者能以更自然的方式,将文字想法快速转化为视觉作品。 该模型目前已在 LMArena 上开放测试,微软计划根据社区反馈持续优化,并逐步将其集成到 Copilot、Bing Image Creator 等产品中。微软强调,MAI-Image-1 的开发遵循负责任的 AI 原则,确保内容生成的安全与合规。
-
下一篇
线程池 ThreadPoolExecutor 源码深度解析
一、引 言 为什么进行源码角度的深度解析? 大家在项目中到处都在使用线程池做一些性能接口层次的优化,原先串行的多个远程调用,因为rt过高,通过线程池批量异步优化,从而降低rt。还有像RocketMQ中broker启动时,同时通过ScheduledThreadPoolExecutor线程池执行其他组件的定时任务,每隔一段时间处理相关的任务。线程池广泛的应用在外面各种实际开发场景中,我们很多同学可能在项目里只是简单的copy了一些前人的代码参数并不知道其中的含义,从而导致生产级别的bug。所以本篇文章,旨在帮助还不熟悉或者想要熟悉线程池的同学,分享我自己在学习线程池源码上的一些内容来更简单、快速的掌握线程池。 二、为什么使用线程池? 并发编程中,对于常见的操作系统,线程都是执行任务的基本单元,如果每次执行任务时都创建新的线程,任务执行完毕又进行销毁,会出现以下的问题: 资源开销:比如在Linux系统中,频繁的创建和销毁线程,一个是频繁的进行一个系统调用,另外是一些内存和CPU资源调度的占用。虽然有一些写时复制的策略防止lwp的创建时的内存占用,但是实际写入还是会申请系统内存的,何况一些...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...


微信收款码
支付宝收款码