今年AI論文8大領域突破:特斯拉自動駕駛入選,視頻博主最利好,跨界輸出很潮流

今年AI論文8大領域突破:特斯拉自動駕駛入選,視頻博主最利好,跨界輸出很潮流

·2小時前

還有賽博朋克手臂GitHub Copilot

自動駕駛、圖像生成、2D轉3D……

2021年,哪些AI論文最火?又是哪些論文最具突破性?

最近一位ÉTS研究生、YouTube博主總結了今年AI最新突破列表,視頻、文章和代碼一應俱全。

我們從中梳理出八大類,就跟大家來康康~

視頻博主看過來

從中梳理最多的,當屬一些利好視頻博主的技術了。

比如,這個TimeLens,它可以製作慢動作視頻,最大範圍可從原有的30幀擴展成900幀。

再比如,這個編輯神器VGPNN——單個視頻幾秒內多樣化生成。

像刪除或添加某人、改變背景、時間拉長、改變長寬比、分辨率等功能在它面前,都是基本操作。

還有像在不影響背景或其他對象情況下,移動圖像中的對象;使用AI分離真實世界中的聲音,語音、音樂和音效之類……

具體在畫質處理上,今年。今年6月,這個Demo在全網火了一把。

為了在GTA上效果更真實,研究人員改變了視頻中3點特徵:增加汽車的光澤、改善植被的整體外觀、讓瀝青路面看起來更光滑。

對此,有網友表示,這比路徑追蹤便宜多了。

如果說肆掠的疫情讓視頻會議火了一把,那麼視頻會議軟件讓背景替換技術搬到了台前。

研究員就提出了一種重新光照的方法Total Relighting,來給人像做背景替換。

它能根據新添加的場景光線,重新點亮任何肖像,以此看起來更加真實。

這一方法還可進一步延伸至電影、專業視頻製作中,up主可以用起來。

此外,除了背景替換,還有文字替換,風格還保留的那種。

今年,Facebook提出了一種AI模型,它可以直接翻譯或編輯圖像中的文本,並且遵照同樣的風格。

類似這樣~

DALL·E領銜的圖像生成

圖像生成領域,最具突破性的當屬DALL·E——,吳恩達點贊的那種。

簡單來說就是,提出你的文本需求, 它來生成圖像。從原理上看,類似於GPT-3在文本合成圖像方向上的擴展版。

比如輸入“OpenAI公司門面”,它就能給出十幾張設計圖供你選擇。

還有像根據手繪草圖來生成圖像、使用隨機方程進行圖像合成和編輯等進展。

2D圖像生成3D模型

這是除圖像生成外,另一個2021 AI領域熱度極高的研究方向。

試想一下,如果只在現實生活中拍攝一張對象照片,就可創建3D格式將其插入視頻或者遊戲中,會有多酷。

谷歌研究院提出的ShaRF就可以做到,比如隨意拍的一個椅子。

也提出了類似的解決方案GANverse3D,只需一張圖像,就可創建可自定義的3D動畫。

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還有前段時間,也是通過一組照片渲染出來的。

以及LASR模型——從短視頻中單拎出一個對象來,創建人類或動物的3D模型……類似的方法還有很多。

萬物皆可與Transformer結合

你是否想過把CNN與Transformer結合起來?

2021年,“跨界輸出”在AI領域掀起潮流。

基於CNN效率和Transformer的表力,德國海德堡大學的研究人員提出一種高分辨率圖像生成的方法——Tl;DR。

還不只是CNN和Transformer。

斯坦福和Facebook的研究人員提出GANsformers——基於StyleGAN2架構中Transformer的注意力機制,來生成場景圖片。

應用層:試衣間、天氣預報

除此之外,還有原有模型基礎上應用層面的延伸。

就如谷歌提出了基於StyleGAN2架構的改進版,創建了一個AI在線試衣間。

只需要提供一張你的圖像,就能自動試穿任何衣服。

還有像巴塞羅那大學的研究人員開發了一種基於深度學習,能從航拍圖像中自動檢測漂浮的垃圾,並計算數量。

為此,他們還製作了一個APP,用戶可在海面圖像中識別這些垃圾。

還有Apple提出應用在相冊的ML算法,在iOS 15上自動識別私人照片中的人;DeepMind提出了一個使用雷達深度生成模型,來更準確的預報天氣。

AI驅動的賽博朋克手臂

明尼蘇達大學的研究人員打造了一款朋克手臂——AI驅動的神經接口。

據介紹,截肢者可以像尋常人一樣靈巧的控制手臂。

編程神器:GitHub Copilot

對於開發者而言,今年最具突破性的進展莫過於編程神器——GitHub Copilot,由GitHub與openAI聯合開發。

只需描述出你想要執行的命令,就能生成相應的代碼。

甚至程序員只要寫下一段註釋,Github Copilot就可以補全剩下的代碼、提出改進的建議,為程序員省去大量查找的時間。

特斯拉的自動駕駛

值得一提的是,這次還有的自動駕駛入選。

在特斯拉的AI day上,人工智能總監Andrej Karpathy展示了特斯拉如何通過8個攝像頭來獲取圖像到道路導航的過程。

這當中包括壓縮數據、二維轉變為三維輸出等操作。

……

除此之外,還有像面對第三次人工智能,研究人員對AI中快與慢思考;AI偽造類似“”個人檔案,來探討人類會不會向右滑動;Transformer是如何在CV領域取代CNN的?

感興趣的旁友,可戳下方鏈接了解更多詳情哦~

目前仍在更新當中。

GitHub鏈接:https://github.com/louisfb01/best_AI_papers_2021

本文來自公眾號,作者:楊凈,36氪經授權發布。

來源鏈接:https://www.36kr.com/p/1485784067015043

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