@meta ai /imagine là gì? Cách sử dụng @meta AI /imagine Facebook Messenger
Allfreevn 9 tháng trước

@meta ai /imagine là gì? Cách sử dụng @meta AI /imagine Facebook Messenger

@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.

AI hình ảnh (Artificial Intelligence for Image) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc phân tích, nhận dạng và hiểu hình ảnh. Nó liên quan đến việc phát triển các thuật toán và mô hình máy học để máy tính có khả năng xử lý, hiểu và tạo ra thông tin từ hình ảnh. Meta cũng phát triển công nghệ AI với @meta ai /imagine xuất hiện trên Facebook Messenger.

@meta ai /imagine là gì?

@meta ai /imagine là một tính năng mới được Facebook đưa vào Facebook Messenger. @meta ai /imagine là trình AI tạo hình ảnh nhưng không hiểu vì sao Facebook lại đưa vào trình tin nhắn và nhiều người đã thử tìm cách sử dụng nhưng hiện tại @meta ai /imagine chưa hoạt động, #allfreevn chia sẻ.

Thông tin thêm về trình AI tạo hình ảnh của Meta

Meta đã công bố mô hình tạo hình ảnh trí tuệ nhân tạo (AI) “like – human”, 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 tổng quát nhờ dựa vào kiến ​​thức và bối cảnh nền tảng, 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 chung hình ảnh (I-JEPA), học bằng cách tạo ra một mô hình bên trong của thế giới bên ngoài, so sánh các biểu diễn trừu tượng của hình ảnh (thay vì so sánh chính các pixel). I-JEPA mang lại 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,” Meta giải thích.

“Kiến trúc dự đoán nhúng chung dựa trên hình ảnh (I-JEPA) sử dụng một khối ngữ cảnh duy nhất để dự đoán cách biểu diễn 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, các trọng số của nó được cập nhật ở mỗi lần lặp thông qua đường trung bình động hàm mũ của các trọng số bộ mã hóa bối cảnh.”

Meta cũng nhấn mạnh hiệu quả đào tạo của I-JEPA, #allfreevn chia sẻ hứa hẹn rằng mô hình biến áp trực quan 632 triệu tham số có thể được đào tạo bằng cách sử dụng 16 GPU A100 trong vòng chưa đầy 72 giờ, điều mà công ty tuyên bố là nhanh hơn từ 2 đến 10 lần so với các phương pháp khác trong khi 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 một lượng kiến ​​thức nền tảng khổng lồ về thế giới chỉ bằng cách quan sát nó một cách thụ động. 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 thu thập các khái niệm mới, nền tảng và lập kế hoạch một cách hiệu quả,” Meta nói, khi nói về tầm quan trọng của kiến ​​thức nền tảng trong trí thông minh của con người.

Để kết hợp hiệu quả việc 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 thông thường thành dạng biểu diễn kỹ thuật số mà thuật toán có thể truy cập sau này. Hơn nữa, Meta nói rằng một hệ thống phải học những 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 đoạn văn bản) từ cách thể hiện các phần khác của cùng một đầu vào. Bởi vì nó không liên quan đến việc thu gọn các biểu diễn từ nhiều chế độ xem/tăng cường của một hình ảnh thành một điểm duy nhất, JEPA hy vọng sẽ tránh được những sai lệch và các vấn đề liên quan đến một phương pháp được sử dụng rộng rãi khác được gọi là đào tạo trước dựa trên bất biến,” Meta nói.

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 tổng quát”.

Một số hạn chế này đã được ghi chép rõ ràng, bao gồm các vấn đề mà các mô hình tạo sinh gặp phải bằng tay . Meta nói rằng những vấn đề này phát sinh do các phương pháp tổng quát cố gắng điền vào “từng thông tin còn thiếu”, dẫn đến các lỗi pixel mà con người không thể mắc phải. Meta cho biết các phương pháp tổng quát tập trung vào “các chi tiết không liên quan” thay vì “nắm bắt các khái niệm có thể dự đoán được ở cấp độ cao”.

“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 mà mọi người có. 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, từ đó 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 cho sự đổi mới. Chi tiết đầy đủ về JEPA được trình bày trong một bài nghiên cứu mới mà Meta sẽ trình bày tại Hội nghị nhận dạng mẫu và thị giác máy tính hàng năm của Tổ chức Tầm nhìn Máy tính trong tháng 6 năm 2023.

Về những ứng dụng của AI hình ảnh

AI hình ảnh bao gồm nhiều ứng dụng và công nghệ, bao gồm:

  1. Phân loại hình ảnh: AI hình ảnh có thể được sử dụng để phân loại các đối tượng, định danh và nhận dạng các loại hình ảnh khác nhau. Ví dụ, có thể phân loại hình ảnh chứa đối tượng như con người, động vật, xe hơi, hoặc phân loại các loại cây, đồ vật, đồ ăn, v.v.
  2. 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, như khuôn mặt, biển số xe, vật thể nguy hiểm, và nhiều hơn nữa.
  3. Nhận dạng khuôn mặt: AI hình ảnh có thể nhận dạng và xác minh danh tính của khuôn mặt trong hình ảnh hoặc video. Điều này có ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt, bảo mật, quản lý sự kiện, và các ứng dụng giao tiếp trực quan.
  4. Xử lý hình ảnh và phục hồi: AI hình ảnh có thể được sử dụng để xử lý và cải thiện chất lượng hình ảnh, như loại bỏ nhiễu, tăng cường độ tương phản, tái tạo màu sắc, và cải thiện độ phân giải của hình ảnh.
  5. Tạo hình ảnh và nghệ thuật: AI hình ảnh có khả năng tạo ra hình ảnh và nghệ thuật mới dựa trên dữ liệu đã học từ các bộ dữ liệu hình ảnh. Các thuật toán tạo hình ảnh có thể tạo ra hình ảnh chân dung, tranh vẽ, phong cảnh, và các kiểu nghệ thuật khác.

Các kỹ thuật và công nghệ AI hình ảnh liên tục phát triển và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y tế, ô tô tự động, 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, #allfreevn chia sẻ mang lại nhiều tiện ích và tiềm năng trong thế giới số hóa ngày nay.

1785 lượt xem | 0 Bình luận
Allfreevn là trang web yêu thích phim, game, công nghệ và kiến thức nên Allfreevn chia sẻ review phim, review game, thủ thuật máy tính, công nghệ, game… Allfreevn là tác giả chia sẻ kiến thức trend là gì, là ai nhanh nhất. Tác giả allfreevn thường viết các bài viết chia sẻ thông tin hot trend mạng xã hội, giải thích kiến thức là gì, là ai. Allfreevn có khả năng trình bày một cách rõ ràng, dễ hiểu và hấp dẫn để giúp người đọc hoặc người tham gia hiểu và áp dụng kiến thức vào thực tế. Mục tiêu của tác giả allfreevn là chia sẻ kiến thức là lan truyền và phổ biến kiến thức, giúp mọi người tiếp cận và hiểu biết về các lĩnh vực khác nhau. Allfreevn có thể cung cấp hướng dẫn, lời khuyên và phân tích chi tiết để giải thích các khái niệm phức tạp thành một cách dễ hiểu và ứng dụng được.

Bình luận gần đây