一家大型AI公司在一轮（或类似）投资中表现令人失望，部分原因是投资者担心侵犯版权。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
截至目前，Midjourney尚未回复Hyperallergic的评论请求，而这一事件也进一步引发了对未受监管的生成式人工智能发展的担忧，包括未来就业和版权侵犯的指控，促使了更多的诉讼和国会听证会。
VCoder作为一个视觉编码器，为MLLM提供了更好的视觉感知能力，能够处理特殊类型的图像，并改善了对象感知任务的表现。在与其他模型的比较中，VCoder在对象计数和识别方面表现出色，特别是在复杂场景中。
趋势预测:通过分析数据模式，人工智能可以预测即将到来的消费者趋势，确保企业保持领先一步。