黑客用GitHub服务器挖矿,三天跑了3万个任务,代码惊现中文【文末送书】
在最近的一篇论文中,来自希伯来大学、特拉维夫大学、Adobe 等机构的研究者提出了一种名为「StyleCLIP」的模型,几乎可以让你动动嘴皮子就把图修了。
这里用「几乎」是因为研究者给出的接口其实还是文字版的。如下图所示,如果你想让一只猫看起来可爱一点,只需要输入「cute cat」,模型就能够把猫的眼睛放大,同时改变其他影响其可爱值的特征。
StyleGAN+CLIP=StyleCLIP
GAN 模型的出现颠覆了图像生成领域,StyleGAN 更是其中的翘楚,可以生成极其逼真的图像。此外,研究者发现,StyleGAN 学到的中间隐空间拥有解耦特性,这使得利用预训练模型对合成图像以及真实图像执行各种各样的图像操作成为可能。但对于用户来说,利用 StyleGAN 的强大表达能力来实现自己的意图并不容易。他们需要一个简单、直观的接口。现有的语义控制发现方法要么涉及手动检查,要么涉及大量带注释的数据,要么需要预训练的分类器。此外,后续操作通常是使用一个参数模型(如 StyleRig 中的 3DMM),通过在一个隐空间中沿着一个方向移动来执行。
在这篇论文中,研究者利用 OpenAI 最近推出的 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)模型来支持基于文本的直观语义图像操作,既不限于预设的操作方向,也不需要额外的手工工作来发现新的 control。
论文链接: https://arxiv.org/pdf/2103.17249.pdf 项目链接: https://github.com/orpatashnik/StyleCLIP
02CVPR2021 | 国防科大:基于几何稳定性分析的物体位姿估计方法
物体6D姿态估计是机器人抓取、虚拟现实等任务中的核心研究问题。近些年来,随着深度学习技术和图像卷积神经网络的快速发展,在提取物体的几何特征方面出现了许多需要改善的问题。国防科技大学的研究人员致力于通过将几何稳定性概念引入物体 6D 姿态估计的方法来解决问题。
近些年来,随着深度传感技术的快速发展,以 PPF 特征匹配算法为代表非学习方法和以 3DMatch 为代表的深度学习几何特征提取方法逐渐在位姿估计问题中崭露头角。这些方法虽然在多个公开数据集中取得了不错的效果,但是没有显式地约束几何特征提取和物体位姿的关系,因此制约了方法的可解释性和泛化性。
将几何稳定性概念引入到物体 6D 姿态估计问题; 提出了基于几何稳定面块组合回归物体位姿的深度网络; 提出了用于处理对称物体、有遮挡的物体以及新颖物体的机制,增强了方法的稳定性。
论文地址: https://arxiv.org/abs/2102.09334
目前在深度学习领域,一方面需要追求更高的性能,采用强大、复杂的模型网络和实验方法;另一方面又需要关注如何将算法更稳定、高效地在硬件平台上落地。复杂的模型固然展现更好的性能,但过高的存储空间需求和计算资源消耗,是影响在各硬件平台上的落地的重要原因之一。尤其在NLP领域,以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。
针对部署难题,可以使用剪枝、量化、蒸馏等传统的模型压缩技术,但是这些模型压缩技术整体的流程较长,直接串行结合的效果不佳。而OFA(Once For All)[1]技术巧妙地结合了剪枝、蒸馏和结构搜索策略,不仅提升了压缩效果,还简化了压缩流程。
如上图所示,OFA涉及多个复杂的操作,包括按重要性对权重重排、剪枝、蒸馏、子模型搜索等,PaddleSlim将这些操作隐藏到底层,提供给用户简单的适用接口。更重要的是,PaddleSlim提供的接口对用户代码是低侵入的,用户不用修改现有的模型训练代码,通过调用PaddleSlim的转换接口即可将原有模型自动转换为超网络。
项目链接:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim
近日,谷歌为操作系统开发者增加了第 3 个选择 Rust。谷歌发布博客称 AOSP (Android Open Source Project) 现已支持使用 Rust 开发 Android 操作系统。
比较罕见的旧内存 bug 可能会让人感到惊讶,但谷歌表示旧代码并不是最迫切需要改进的地方。随着时间的推移,软件 bug 会被逐渐发现和修复,因此我们可以预期还在维护但未处于活跃开发状态的代码中的错误量会逐渐减少。
无论如何,向 Android 平台添加新的开发语言支持是一项大工程。谷歌表示:「在过去的 18 个月里,我们一直在为 Android 开源项目添加 Rust 支持,在接下来的几个月里,我们将分享一些早期采用 Rust 的项目。将 Rust 扩展到更多的 OS 是一个长期项目。」
信息来源:机器之心
不过蚊子再小也是肉,黑客通过寻找更多接受公开Action的仓库以及反复打开关闭Pull Request就能执行更多的挖矿程序。
信息来源:量子位
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