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使用测试时间训练(TTT)生成一分钟视频

译者 | 布加迪审校 | 重楼从文本生成视频已取得了长足的进展,但在制作更长的多场景故事时仍然会遇到瓶颈。 虽然Sora、Veo和Movie Gen之类的扩散模型已提高了视觉质量的门槛,但它们通常仅限于 20秒以内的片段。 真正的挑战是什么?
4/18/2025 8:47:22 AM
布加迪

AI封神了!无剪辑一次直出60秒《猫和老鼠》片段,全网百万人围观

这两天,加州大学伯克利分校、斯坦福大学、英伟达等机构联合制作的《猫和老鼠》AI短片火了。                                                          论文共同一作 Karan Dalal 的帖子收获百万观看。 我们先来欣赏下面两段视频,重温儿时的快乐。
4/9/2025 1:40:00 PM
机器之心

ICCV 2023 Oral | 如何在开放世界进行测试段训练?基于动态原型扩展的自训练方法

提高模型泛化能力是推动基于视觉的感知方法落地的重要基础,测试段训练和适应(Test-Time Training/Adaptation)通过在测试段调整模型参数权重,将模型泛化至未知的目标域数据分布段。现有 TTT/TTA 方法通常着眼于在闭环世界的目标域数据下提高测试段训练性能。可是,在诸多应用场景中,目标域容易受到强域外数据 (Strong OOD) 数据的污染,例如不相关的语义类别数据。在该场景又可称为开放世界测试段训练 (OWTTT),在该场景下,现有 TTT/TTA 通常将强域外数据强行分类至已知类别,从而
9/13/2023 3:12:00 PM
机器之心
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