

Visualcloze
紹介 :
VisualClozeは、視覚的コンテキスト学習による汎用的な画像生成フレームワークであり、従来のタスク固有モデルが多様なニーズにおいて低効率であるという問題を解決することを目的としています。このフレームワークは、複数の内部タスクをサポートするだけでなく、未経験のタスクにも一般化でき、視覚的な例を用いてモデルによるタスクの理解を支援します。この方法は、高度な画像修復モデルの強力な生成事前知識を活用し、画像生成を強力にサポートします。
ターゲットユーザー :
「本製品は、画像生成、編集、復元などの分野の研究者や開発者、特に多様なタスクを効率的に処理する必要があるユーザーに適しています。視覚的な例を用いて画像の学習と生成を行う革新的な方法を提供し、言語指示への依存を低減し、タスク実行の正確性と効率性を向上させます。」
使用シナリオ
視覚的なプロンプトで目標画像を生成します。
画像復元を行い、破損した画像を修復します。
スタイル転送を行い、ある画像のスタイルを別の画像に適用します。
製品特徴
画像生成、画像復元、画像編集など、複数の内部タスクをサポートします。
視覚的な例を用いてコンテキスト学習を実現し、モデルのタスク理解能力を高めます。
複数のタスクを1ステップに統合し、目標画像と中間結果の生成を実現します。
逆生成をサポートし、目標画像から条件を推論します。
Graph200Kデータセットを使用してタスク密度を高め、転移可能な知識を強化します。
画像修復モデルと共通の目標を共有し、アーキテクチャの変更ニーズを低減します。
柔軟な入力画像の連結方法を提供し、さまざまなアスペクト比をサポートします。
使用チュートリアル
VisualCloze ウェブサイトにアクセスします。
処理が必要な画像をアップロードするか、視覚的な例を選択します。
画像生成、復元、編集など、必要なタスクの種類を選択します。
生成ボタンをクリックし、モデルによる画像処理を待ちます。
生成された画像または結果をダウンロードします。
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