Инновационный подход к генерации изображений для симуляций: сочетание скорости и качества
Для создания реалистичных симуляций окружения, чтобы обучать беспилотные автомобили избегать неожиданных опасностей, нужно быстро и качественно генерировать изображения. Но у современных методов генеративного ИИ есть свои недостатки.
Некоторые модели, такие как диффузионные, создают очень реалистичные картинки, но работают медленно и требуют много ресурсов. Другие модели, например, ChatGPT, создают изображения быстрее, но они менее качественные и могут содержать ошибки.
Исследователи придумали новый способ, который объединяет преимущества обоих подходов. Их инструмент сначала быстро создает общую картину с помощью авторегрессионной модели, а затем уточняет детали с помощью диффузионной модели. Это позволяет быстро и качественно генерировать реалистичные изображения.
© 2015-2026 Сетевое издание «Фактом». Зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Реестровая запись ЭЛ No ФС 77 - 67652 от 10.11.2016.