🤖📱💼AI应用
🖼️ 多模态人工智能的兴起，使历史模拟更加生动，通过图像与文本交互生成历史场景。
DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1）自监督编码器预训练（仅原始EEG脑磁波)，这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型，输入原始EEG波形，通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
传统的基于扩散的声音转换模型通常需要多个迭代步骤来逐渐生成目标音频，这个过程可能既复杂又耗时。然而，CoMoSVC通过创新的模型设计和算法优化，实现了快速且高效的一步采样，大大减少了转换所需的时间，同时保持了音频质量。
2、LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种具有极大潜力的开源视觉语言模型。