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만끽 MaanGeek
Добавлен 30 мар 2019
PR-478: OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model
#deeplearning #pr12 #llm #robotics #vlm #lva
PR-478: OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model
Slide: drive.google.com/file/d/1_jUZ4aNt6KaidYiIxt0FgiLwEmbjz2EO/view?usp=sharing
Paper: arxiv.org/abs/2406.09246
Project: openvla.github.io/
Repo: github.com/openvla/openvla
PR-478: OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model
Slide: drive.google.com/file/d/1_jUZ4aNt6KaidYiIxt0FgiLwEmbjz2EO/view?usp=sharing
Paper: arxiv.org/abs/2406.09246
Project: openvla.github.io/
Repo: github.com/openvla/openvla
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PR-478: TaskWeaver: A Code-First Agent Framework
Просмотров 1339 месяцев назад
#deeplearning #pr12 #LLM #agent #AGI #microsoft #langchain #autogpt slide: drive.google.com/file/d/1euataQC6UcnpiUt1XQXcSz9mDvHs0noW/view?usp=sharing paper: arxiv.org/abs/2311.17541 repo: github.com/microsoft/TaskWeaver
![[AAAI-2024] MEME: Multi-architecturE Multi-Expert Diffusion Models](http://i.ytimg.com/vi/WMS4eE3kABc/mqdefault.jpg)
[AAAI-2024] MEME: Multi-architecturE Multi-Expert Diffusion Models
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paper: arxiv.org/abs/2306.04990
PR-465: Emu Video and Emu Edit
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#deeplearning #pr12 #diffusion #Meta #dalle #stablediffusion slide: drive.google.com/file/d/1uZgVmXT7gpAErTqZDJrvkZPo bgCp7q/view?usp=sharing meta blog: ai.meta.com/blog/emu-text-to-video-generation-image-editing-research/ paper (emu edit): emu-edit.metademolab.com/assets/emu_edit.pdf paper (emu video): emu-video.metademolab.com/assets/emu_video.pdf
PR-454: RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control
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#deeplearning #pr12 #LLM #robotics #google slide: drive.google.com/file/d/1dYA3tTZDEeQenb1tMGQA6Akmn9N_8n2m/view?usp=sharing paper: robotics-transformer2.github.io/
Towards Practical Plug-and-Play Diffusion Models (CVPR23 Virtual Presentation)
Просмотров 299Год назад
Diffusion-based generative models have achieved remarkable success in image generation. Their guidance formulation allows an external model to plug-and-play control the generation process for various tasks without finetuning the diffusion model. However, the direct use of publicly available off-the-shelf models for guidance fails due to their poor performance on noisy inputs. For that, the exis...
PR-431: Consistency Models
Просмотров 2,5 тыс.Год назад
#deeplearning #pr12 #diffusion #openai #dalle #stablediffusion slide: drive.google.com/file/d/1vAoxuHWoM8wdLkYB9V12l9JVReFf0LTW/view?usp=sharing paper: arxiv.org/abs/2303.01469
PR-419: Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion
Просмотров 863Год назад
#deeplearning #pr12 #diffusion #personalization slide: docs.google.com/presentation/d/1Z9dRwewb8MH5NwjE4yTtjQGH-Nz9Gj2qvBiRv4fGLsk/edit?usp=sharing paper: arxiv.org/abs/2212.04488
PR-391: CoCa: Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models
Просмотров 2,4 тыс.2 года назад
#Deeplearning #PR12 #Multimodal #CoCa #VLP #Imagenet slide: drive.google.com/file/d/1lSNCIhlvxLadf3bBofi4A8UeVyF-SG-u/view?usp=sharing paper: arxiv.org/abs/2205.01917
PR-381: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents (DALL-E 2)
Просмотров 2,1 тыс.2 года назад
#Deeplearning #PR12 #Multimodal #DALL-E #Text2Image slide: drive.google.com/file/d/1LIxBQ-ydc1BAFFqGt0ZbBtSh1ky9PPeE/view?usp=sharing paper: arxiv.org/abs/2204.06125
PR-371: data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language
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#Deeplearning #PR12 #Multimodal #data2vec slide: drive.google.com/file/d/1ixgAtVeGdyWOfzkkAy6F-sN7z7qjAgZi/view?usp=sharing paper: arxiv.org/abs/2202.03555
PR-360: An Empirical Study of Training End-to-End Vision-and-Language Transformers
Просмотров 3763 года назад
#Deeplearning #PR12 #Multimodal #VLP slide: drive.google.com/file/d/1NWnuwiLn5wpVfwK-xptv2QlZDEeqeVut/view?usp=sharing paper: arxiv.org/abs/2111.02387
PR-348: Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection
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#Deeplearning #PR12 #LanguageModel #ObjectDetection slide: drive.google.com/file/d/1fTUucp0LEtvajCAxKccjwvI45KHVS-Ie/view?usp=sharing paper: arxiv.org/abs/2109.10852
PR-336: Meta Pseudo Labels
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#SemiSupervisedLearning #DeepLearning #PR12 slide: bit.ly/3Bkm2Ue paper: arxiv.org/abs/2003.10580
PR-326: VICReg: Variance-Invariance-Covariance Regularization for Self-Supervised Learning
Просмотров 1,4 тыс.3 года назад
#SelfSupervisedLearning #DeepLearning #PR12 본 논문은, Sel-supervised Learning 의 최근 흐름에 있어서 가장 부족했던 것 중 하나인 모델의 interpretability 을 얻고자 노력한 논문입니다. 왜 잘되는지, 설명가능한 simple but effective 한 구조를 제안합니다. slide: bit.ly/3qaQRqb paper: arxiv.org/abs/2105.04906
PR-310: Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild
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PR-293: In-Domain GAN Inversion for Real Image Editing
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PR-281: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
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인공지능 연구하는 대학원생을 찾아서 (침착맨 55도발 Video Frame Interpolation 해보기)
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PR-268: Adversarial Examples Improve Image Recognition
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만끽의 Rethinking Pre-training and Self-training 논문 소개!
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PR-254: SFNet: Learning Object-aware Semantic Correspondence
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만끽 ml논문 읽는 방송 Point-to-Point Video Generation
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20190503 Augmented Neural ODEs Paper Reading
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20190503 Augmented Neural ODEs Paper Reading
실제 코드도 돌려주시는 영상도 부탁드려요
감사합니다
슬라이드가 안받아지네요 ㅠㅜㅜ
Promo SM
11:30
트위치 때부터 종종 방송 봤는데 ㅋ cvpr 축하드립니다요 ㅋ
감사합니다 😊
만끽 화이팅!
화이팅!! ㅋㅋㅋ
Hey, there is a problem with the link to the slide. I would really love to lock at it.
좋은 강의 감사합니다. 강의 자료 슬라이드 링크가 작동하지 않는데, 확인해 주실 수 있나요?
안녕하세요 개념 하나하나 짚어가면서 설명해주셔서 감사합니다 조회수는 낮지만 영상의 가치는 절대 낮지 않아요 ! 저처럼 도움 받는 사람들도 많을 겁니다 !!!
응원의 말씀 정말 감사합니다! 도움이 되셨다니 정말 뿌듯합니다 ㅎㅎ
@@maangeek 저 또한 정말 많은 도움 받고 있습니다! 감사합니다ㅎㅎ
와 역시 네임드...
...? 감사합니다..?
아이고 선생님 감사드립니다. NLP 파면서 천날만날 트랜스포머 변형만 보다가 디퓨전 코인이 떡상하길래 허겁지겁 따라가느라 머리 아픈 와중에 정말로 도움되는 영상입니다. 지식 부채만 가득한 띨빵한 저 같은놈들을 위해 가물가물한 기초도 한번씩 집어주시면서 친절히 다 설명해주시고... ㅎㅎ 아직 머릿속이 깔끔하게 정리되는 수준까지는 멀었지만 영상에서 몇개 얻어갑니다...! 좋은 영상 감사드립니다.
아이고.. 너무 좋은 응원의 글 남겨주셔서 감사합니다ㅠㅠㅠ 너무 큰 응원이 되었습니다.
might wanna hint at the used language lol
It’s Korean :)
뒤늦게 잘 보고 갑니다! SimCLR PR-12 link도 남기고 가요 :) ruclips.net/video/FWhM3juUM6s/видео.html
최신 논문 좋은 설명 감사합니다~
좋게 봐주셔서 감사합니다~ ^^7
영상 잘 시청하고 갑니다 :)
감사합니다 :)
넘 좋아요!!🔥
감사합니다 :)
real image를 editing 하는데 있어서 inversion 하는 여러 논문중에서 현재 이 논문이 가장 좋은성능인가요?
글쎄요. 제가 이 논문이 발표되던 당시에는 그렇겠지만, 워낙에 새로운 연구가 많이 쏟아지는 세상이니, 현재는 잘 모르겠습니다.
갓윤성좌... 페이퍼읽다가 여기까지 자연스럽게 흘러들어왔습니다..
헉 누추한 곳에 귀한 분이 어쩐일로...ㅎㅎ 감사합니다.
너무 좋은 오버뷰 정말 감사합니다 최고에여
아이고 좋게봐주셔서 제가 감사합니다 :)
만끽님 요즘 영상이 알고리즘을 타는것같아요 자꾸 추천되네여 ㅎ
오 그래요? 물들어올 때 노 저어야 겠네요 ㅋㅋㅋㅋ
혹시 보시는 분을 위해서.. 소리가 약 3분 28초 정도 빠릅니다~ 영상 3분 28초 앞으로 땡겨서 들으면 싱크 맞습니다.
와! 꿀정보 감사합니다 :)
Hey , can you please talk in English ,.more people would be able to follow ,.this amazing content
Can you include English subtitles?
Yeahh, i would like that too. That would be super helpful if the presenter can do that.
Thankfully, many other people have given similar feedback. I always have that feedback in my mind. I'll try it when I can.
very interesting to see the idinvert is being introduced! :)
Thank you, professor! It's very honored to get this comment. I'm very interested in your research on GAN inversion. :)
잘 배워갑니다 🙏
감사합니다 :)
Make them in English okay
I will consider it later.
설명 잘하시네요! flow 모델 공부중인데 도움이 많이되었습니다 :)
넵 도움이 되었다니 좋네요. 감사합니다. :)
좋은 강의 올려주셔서 감사합니다! 혹시 linear projection을 해서 패치 P*P*C에 D를 곱한 이유가 있을까요?...
D는 Transformer layer를 거친 후의 latent vector 의 dimension 입니다 :)
정보 공유해주셔서 정말 감사합니다.
관심 감사합니다:)
설명 감사합니다. 포인터만 적당히 움직여 주셨으면 합니다.
엇ㅋㅋㅋㅋㅋ 저도 다시보니 굉장히 요란하게 움직이네요ㅎㅎ.. 제가 원래 말할때 제스처가 많은편인데, 포인터를 그 용도로 사용했나봐요ㅋ큐큐ㅠㅠ 피드백 감사합니다.
@@maangeek 설명 정말 최고였습니다 ^^ 수고하세요
설명 너무 잘해주시네요.... 감사요...
ㅎㅎ 칭찬 감사합니다 :)
안녕하세요! 영상에 나온 이형민입니다. 영상 봐주셔서 감사드리고, 만끽 유튜브에 출연할 수 있게 돼서 영광입니다 :) 제 채널과 개인 블로그에 제가 연구하는 내용과 관련된 이야기들이 많이 올라와 있으니 많은 관심 부탁드려요 ㅎㅎ 채널: ruclips.net/channel/UCz14hRj69FfGsl7ftF0D3ig 홈페이지: hyeongminlee.github.io/
신기하네요 이런 기술 없을 때는 프레임 늘릴려면 포토샵으로 일일이 그려야 했나요?
그런 작업을 하지는 않았을 것 같구요, 두 영상을 mean 해서 overlap 된 영상으로 대체하거나 두 영상중 하나를 그냥 복사해서 뚝뚝 끊기더라도 그렇게 가지고 다니거나 하는 방법밖에는 없었습니다ㅠㅠ
첫장면부터 거품무는 침착맨? 아침부터 자극적이네요? 언제나 잘 보고있습니다? 재미와 유익함 모두 잃지 않는다? 만끽? 그는 신인가?
ㅋㅋㅋㅋ 생방때도 뵙기를 기대합니다?
5:00 슬슬 방송 시작? 36:11 논문 읽는 팁? 52:06 딥러닝과 인공지능의 미래에 대한 생각? 1:02:33 Self-supervised Learning 이란? Video에서의 SSL? 1:06:34 딥러닝 이론이 옛날부터 있었는데 요즘에야 재조명되는 이유? 1:09:50 딥러닝을 위해 필요한 GPU와 장비는 무엇? 1:15:40 원래 진행하려던 컨텐츠는 무엇? (55도발 클립을 video frame interpolation?) 1:51:35 잠시 인공지능 스피커 관련 질문이 들어왔다? 내 책상위에 있던 클로바에게 물어본다? 2:02:00 네배로? 2:02:21 원본과 두 배로 늘린 영상 비교? 2:08:34 Video Task에서 Data augmentation은 어떻게 하나? 2:15:49 원본과 네 배로 늘린 영상 비교? 2:36:34 오뱅알?
영상 싱크가 잘 맞지 않네요!! 정말 보고싶었던 영상인데 아쉽습니다ㅠㅠ
헉 그러게요 영상 싱크 상태가 엉망이네요ㅠㅠ 그냥 방송 통영상들을 편집없이 올리다보니 이런 문제가 있는지도 몰랐네요ㅠㅠ
만끽님, 영상 잘 봤습니다! 혹시 가능하다면 Neural ODE도 부탁드려도 될까요?!
Flow-based generative model 영상에 Neural ODE에 대한 언급이 조금 있습니다 ㅎㅎ 저 당시에는 Neural ODE에 대해서도 좀더 설명하는 영상을 만들까 했었는데.. 지금은 쉽지 않을 것 같네요 ㅋ큐ㅠㅠ
@@maangeek 다행히 최근에 정독해서 이해완료했습니다ㅎㅎ
@@godtn0 멋집니다 :)
안녕하세요 Generative Model 에 대해 1도 모르는 학생입니다. 어디서부터 공부를 해야할지 감이 안오는데 혹시 어떤 것부터 보면 좋을지 알려주실 수 있나요?
ruclips.net/video/rZufA635dq4/видео.html 이런 영상을 추천드립니다!
혹시 변요한 닮았다는 소리 들어보신적있나요? 변요한인줄알았네요
잘보고갑니다 ㅎ 앞으로 계속 방송하셨으면 좋겠어요!
GNN이 RNN과 상당히 유사하고, 설명하실 때, RNN에서 사용하는 용어를 많이 사용하셔서 RNN을 배경지식으로 위 영상 내용을 받아드리고 있습니다. 잘 이해가 안되는 부분이 f 함수의 입력값 부분 입니다. 1) v의 feature, 2) v의 edge들의 feature 3) hidden state 4) neighbor node의 feature 이라고 되어 있는데 2번과 4번의 차이가 무엇인지 알 수 있을까요? edge 와 neighbor의 차이를 설명해주시면 좋을거 같습니다. 그리고 hidden state같은 경우에는 설명하실 때, 여러개를 받아오는 것처럼 말씀하시던데.. RNN이 이전 h_(t-1) 을 사용하여 h_t의 update가 일어나는것과는 달리, 여러 h를 받아온다고 생각하는게 맞을까요? (이또한 neighbor의 정의와 관계가 있는듯 합니다.._ 마지막으로 f함수의 계산은 RNN에서 사용하는 W_hh, W_hx과 같은 weight 벡터가 4개가 있어서 각각을 행열곱하는 방식으로 계산되고, g함수가 RNN에서의 y(output)계산하는 함수라고 생각하면 되는 것 맞나요?
와 저랑 관심분야가 많이 비슷하네요
이제야 댓글을 보네요ㅠㅠ 관심분야가 비슷하다니 :) 어떤 분야들 관심갖고 계신가요?
잘보고 갑니다
GNN에 대해 쉽게 설명해주셔서 덕분에 이해가 되었네요! 감사합니다 :)
잘 보고 갑니다 ㅎㅎ
네 감사합니다 :)
I needed this in English 😔
방송 잘들었습니다. 밑에 댓글에서도 여쭤뵌것 같은데 꼭 z dimension과 input dimension이 같아야 한다는것에서 대해서는 이론적으로 맞는 예기인데요... 헌데 input과 output의 dimension이 틀리더라도 사용되는 곳이 있더군요... 어떻게 생각하시나요?
아 네 그렇군요! 어떤 연구에서 사용되나요? 중간에 feature extraction 부분에서 dimension이 유지되는 부분에서만 flow가 사용되고 다른 부분에서는 invertible하지 않은 neural network들을 연결하는 구조인가요?
@@maangeek 혹시 가능하시다면 제가 논문을 알려드릴테니 한번 봐주시겟어요?
@@jaeyoonkim9255 음.. 가능할지는 모르겠지만 어떤 논문인가요?
이 논문의 마지막 페이지인 11페이지를 보시면 Table 2에 나와있는 action dimensions, observation embedding dimension 을 보시면 observation embedding dimension이 action dimensions의 두배입니다. Pdf에서 dimension 으로 찾아보시면 11 page에 저자의 설명이 되어있습니다. 계층적으로 쌓으면 마지막 layer에서는 dimension이 안맞는데... 제가 Facebook으로 친구요청헸습니다. 받아주세요^* Facebook에서 예기했으면 편할것 같아서요. arxiv.org/abs/1804.02808
@@jaeyoonkim9255 이 논문이 어떤 논문이죠..?
Flow-based generative model에서는 z dimension이 input dimension하고 같은건가요? Invertible function들로만 이루워졌다면 down/up sampling을 못할거 같은데...
맞습니다! z dimension이 input dimension과 같습니다! 같은 dimension에서만 이루어지는 일대일 함수들만 사용한다는 한계가 있어 encoder - decoder architecture에서의 응용은 아직 어렵습니다 ㅠㅠ
@@maangeek Original Normalizing Flow페이퍼 [D. Rezende 2015] 보면 Encoder --> NF --> Decoder 이런식인것 같은데, 여기서 소개해주신 페이퍼에서는 image가 바로 flow에 들어가는것 같네요. 그렇게 되면 p(x)를 trivial deterministic invertible transformation 배우는것과 같지 않나요? 예를들어 y = 2x --> y = 1/2 x.
아하. [D. Rezende 2015] 에서의 NF는 Gaussian --> Multimodal로 변환해주는거고 여기서 소개해주시는 NF는 Multimodal --> Gaussian으로 만들어주려는것 같습니다.
@@munkim1963 답변이 늦었네요..ㅠㅠ 네 말씀해주신 부분이 맞는 것 같습니다. 제가 소개해드린 모델들은 multimodal distribution을 gaussian distribution으로 만들고 역함수 과정을 통해 gaussian 분포의 random한 noise에서 다시 multimodal distribution을 만들려는 것입니다.
아릉하세연
아릉하세요~~ㅎㅎㅎ