基于深度卷积神经网络的 ImageNet 分类
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积网络将数据、GPU 计算与表示学习结合,为现代视觉研究提供了重要起点。
使用多视角生成式世界模型,为自动驾驶闭环仿真、场景生成和模型验证提供支持。
XPeng X-World: Controllable Multi-View Generative World Model for Autonomous Driving
观察图像生成技术进入真实车辆研发流程,以及生成逼真与驾驶可靠之间的边界。
从视频扩散生成出发,X-World 连接多视角场景建模、在线强化学习与驾驶策略验证。
来源为公司官方技术报告介绍,应用范围与效果按原文理解,未经本站独立复现。
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title = {XPeng X-World: Controllable Multi-View Generative World Model for Autonomous Driving},
author = {XPeng},
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积网络将数据、GPU 计算与表示学习结合,为现代视觉研究提供了重要起点。
Denoising Diffusion Probabilistic Models
模型学习逐步反转加噪过程,为图像生成建立了重要的扩散建模路线。
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
通过对比学习对齐图像与自然语言描述,使视觉表示能够迁移到新类别。