Делать крутые вещи с данными
Введение
Вы когда-нибудь хотели, чтобы вы могли легко преобразить комнату одними словами? Представьте, что вы можете ввести изображение сцены в комнате, а затем использовать текстовые подсказки для редактирования различных объектов в ней, от дивана до картин и даже пола. В этом блоге мы подробно расскажем о том, как мы создали RoomVision, передовую технологию, сочетающую в себе три мощные модели: Grounding DINO, SAM и Stable Diffusion. Используя возможности этих моделей, RoomVision позволяет вам раскрыть свой творческий потенциал и воплотить свое видение в жизнь в виртуальном пространстве.
Как показано в демо ниже, мы смогли использовать эти модели для отрисовки выбранных объектов в сцене. Мы заменили диван, пол и картины, а одну из стен сделали акцентной.
В Deep Learning Analytics последние 6 лет мы строим собственные модели машинного обучения. Свяжитесь с нами, если вас интересуют новые приложения, подобные этому.
Давайте поговорим о моделях, стоящих за этой технологией.
Заземление ДИНО
Заземление DINO объединяет концепции из документов DINO и GLIP для улучшения обнаружения объектов и фразового заземления. DINO, метод на основе преобразователя, превосходен в обнаружении объектов и упрощает оптимизацию, устраняя необходимость в ручных компонентах, таких как немаксимальное подавление (NMS). С другой стороны, GLIP фокусируется на соединении текстовых фраз с визуальными компонентами, устраняя разрыв между текстовыми описаниями и их визуальными представлениями.
Одним из преимуществ Grounding DINO является его впечатляющая способность обнаружения объектов с нулевым выстрелом, позволяющая обнаруживать объекты, не замеченные во время обучения. Эта адаптируемость делает модель очень универсальной для различных реальных приложений, вмещающих новые элементы и разнообразные настройки.
Понимание выражения обращения (REC) — еще одна сильная сторона Grounding DINO. Это позволяет модели находить и идентифицировать определенные объекты на основе письменных описаний, улучшая…
