智谱大模型团队自研打造。
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在风景、动物、科幻、人文历史等类型的视频内容上生成的表现较好; 擅长生成的视频风格包括卡通风格、真实摄影风格、二次元动漫风格等; 实体类型呈现效果上看,动物 > 植物 > 物品 > 建筑 > 人物。
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智谱大模型团队自研打造。
变分自编码器可用于对先验数据分布进行建模。从名字上就可以看出,它包括两部分:编码器和解码器。编码器将数据分布的高级特征映射到数据的低级表征,低级表征叫作本征向量(latent vector)。解码器吸收数据的低级表征,然后输出同样数据的高级表征。变分编码器是自动编码器的升级版本,其结构跟自动编码器是类似的,也由编码器和解码器构成。在自动编码器中,需要输入一张图片,然后将一张图片编码之后得到一个隐含向量,这比原始方法的随机取一个随机噪声更好,因为这包含着原图片的信息,然后隐含向量解码得到与原图片对应的照片。但是这样其实并不能任意生成图片,因为没有办法自己去构造隐藏向量,所以它需要通过一张图片输入编码才知道得到的隐含向量是什么,这时就可以通过变分自动编码器来解决这个问题。解决办法就是在编码过程给它增加一些限制,迫使其生成的隐含向量能够粗略的遵循一个标准正态分布,这就是其与一般的自动编码器最大的不同。这样生成一张新图片就比较容易,只需要给它一个标准正态分布的随机隐含向量,这样通过解码器就能够生成想要的图片,而不需要给它一张原始图片先编码。
人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。
因果卷积首次是在 WaveNet(van den Oord et al., 2016)论文中提出,从直观上来说,它类似于将卷积运算「劈」去一半,令其只能对过去时间步的输入进行运算。对于一维卷积来说,因果卷积可以简单将一般卷积的输出移动几个时间步而实现。
文本生成是生成文本的任务,其目的是使人类书写文本难以区分。