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FlowMo

李飞飞团队推出新型图像处理技术，打破传统界限

李飞飞团队推出新型图像处理技术，打破传统界限
在计算机视觉领域，如何高效地处理图像一直是研究的热点话题。 近日，斯坦福大学的李飞飞教授和吴佳俊教授的团队发布了一项新的研究成果，提出了一种名为 “FlowMo” 的创新型图像 tokenizer。 这种新方法在不依赖卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络(GAN)的情况下，显著提升了图像重建的质量。
3/21/2025 6:03:00 PM
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李飞飞、吴佳俊团队新作：不需要卷积和GAN，更好的图像tokenizer来了

李飞飞、吴佳俊团队新作：不需要卷积和GAN，更好的图像tokenizer来了
当我们看到一张猫咪照片时，大脑自然就能识别「这是一只猫」。 但对计算机来说，它看到的是一个巨大的数字矩阵 —— 假设是一张 1000×1000 像素的彩色图片，实际上是一个包含 300 万个数字的数据集（1000×1000×3 个颜色通道）。 每个数字代表一个像素点的颜色深浅，从 0 到 255。
3/20/2025 2:30:00 PM
机器之心