对标DALL·E 3！Meta最强文生图Emu技术报告出炉
Meta Connect大会上发布了Meta的人工智能图像生成模型Emu，其性能不亚于DALL·E 3。Emu的优异性能是通过质量调整实现的。这一发布引起了人们的广泛关注。
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XGBoost算法讲解和公式推导
本文介绍了机器学习算法XGBoost，它是基于梯度提升算法的一种工具，由华盛顿大学的博士生陈天奇发明。XGBoost具有学习效果好、训练速度高效等优点，在数据竞赛中表现突出。它是一种性能和速度俱佳的开源Boosting Tree工具包。
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基于全景图视觉自注意力模型的室内框架估计方法
本文介绍了基于全景图视觉自注意力模型的室内框架估计方法。该方法主要针对室内框架估计任务，即输入2D图片，输出图片所描述场景。文章分为三个部分，分别是研究背景、方法介绍与结果展示以及如何在modelscope中使用。该方法的实现可以帮助提高室内场景的自动化识别和理解能力。
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在 SDXL 上用 T2I-Adapter 实现高效可控的文生图
T2I-Adapter是一种高效的即插即用模型，能够提供额外引导，将T2I模型中的内部知识与外部控制信号结合起来，实现丰富的控制和编辑效果。与ControlNet相比，T2I-Adapter的计算成本较低。
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