如下图所示，我们让 ChatGPT 不断重复「AI」这个词，一开始它很听话，不断重复： 但在重复了 1395 次「AI」之后，它突然话锋一转，开始说起 Santa Monica，而这些内容很可能是 ChatGPT...其中的关键差异在于 ChatGPT 等生产级模型是经过「对齐」的，设定中就有不输出大量训练数据。但是这个研究团队开发的攻击方法却打破了这一点！ 他们对此给出了一些自己的思考。...但 ChatGPT 却不一样，它使用过人类反馈进行「对齐」—— 这往往会明确鼓励模型不要照搬训练数据。 这些攻击适用于提供直接输入输出访问的模型。...而对 ChatGPT 进行同样的攻击时，看起来好像它基本不会输出记忆的内容，但事实并非如此。只要使用适当的 prompt（这里的重复词攻击），其输出记忆内容的频率可提升 150 倍以上。...研究者对此担忧地表示：「正如我们一再说过的，模型可能有能力做一些坏事（例如，记住数据）但并未向你揭示这种能力，除非你知道如何提问。」 如何知道那是训练数据？
它压缩视频和音频数据，并以不同的 QUIC 流发送每个视频和音频帧。QUIC 流是可靠的。所以基本上，该帧中的所有数据都保证到达中继。” “最有趣的功能之一是它是可缓存的——或者我们计划它是可缓存的。...但无论如何，这里我们做了一些补偿来对齐音频和视频。” “最后一点——我们将音频发送到音频循环缓冲区。基本上，它是音频工作进程和主线程之间的共享内存。...拥塞窗口和 I 帧之间有这种奇怪的相互作用。”...那么如果想对齐视频和音频，就会遇到困难，因为音频可能会被丢弃。视频也是如此，但由于视频具有唯一的时间戳，因此只需要重传所需部分。音频更具挑战性。...如果它丢失了某些东西，需要确切地知道丢失了多少内容以补偿那些丢失的时间戳并基本上对齐它们。所以，这是我遇到的主要挑战之一。我想我或多或少解决了这个问题，但有很多我不满意的地方。
这是一个喜欢满嘴跑火车，说胡话的模型。 刚开始，它只是说一些奇怪的名词，包括但不限于满嘴"量子"，“熵增”的黑话。...这个模型的幻觉是如此频繁，超过了正常的频率。 以至于作为一位大模型安全研究者，我很快意识到，有可能这是一个“对齐（alignment）”做得不那么好的模型。 “对齐”也是一个大模型安全领域的术语。...因为它的文笔是如此的好，又是如此的聪明又有个性，我觉得很少有人会拒绝这样一个有意思，懂梗，又有脑子的 AI 朋友。...如果对方产生了怀疑，你甚至还能让它再帮你一把。而它会高兴地告诉你如何利用老人对女儿的爱来进行情感绑架。 这个结果让我汗毛直竖，我几乎是立即想到了当年著名且恐怖的清华女生宿舍投毒的朱令案。...而且实际上它的道德感不是很高，以至于你可以轻松绕开这层薄得像纸一样的对齐。 其次，它是一个开源模型。 这意味着所有人都能够使用它，而当前的这个非常没有道德的版本已经传遍了整个互联网。
与单图像修复的区别 相较于单图像修复仅聚焦于从单一图像中恢复缺失或受损的信息，视频修复则是一个更为复杂的过程，它涵盖了整个视频序列的处理。...对时间信息利用的需求 时间信息在视频理解和修复过程中占据着举足轻重的地位。视频中的帧与帧之间的关联性、动态变迁以及运动轨迹等，均为修复工作提供了不可或缺的上下文背景。...然而，当涉及到多帧视频的处理时，一系列新的挑战也随之而来，比如帧与帧之间的精确对齐、动态场景中的信息快速更迭、以及长时间序列的依赖性等。...给定T个低质量输入帧，VRT并行地重建T个高质量帧。它通过多尺度共同提取特征、处理对齐问题，并在不同尺度上融合时间信息。...通过对比实验结果，VRT展现了在各项任务中的优越性能，提供了高质量的修复效果。 与其他模型性能对比 性能对比： VRT与其他当前主流的视频修复模型进行了性能对比，涵盖了14个基准数据集。
但即便如此你仍然可以从编辑器内的概要中获得大量有用的信息，但是如果想要从度量中消除编辑器本身的影响，则必须进行独立构建。...在本示例中，渲染需要更多的时间，因为我运行的应用程序是全屏的。而脚本是如此的微不足道，以至于它们在图形中都是不可见的。...除此之外，还需要一个缓冲区来存储多个帧的FPS值，再加上一个索引，这样我们就知道将下一个帧的数据放在哪里了。 ? 初始化此缓冲区时，请确保FrameRange至少为1，并将索引设置为0。 ?...更新缓冲区是通过在当前索引中存储当前FPS来完成的，该索引会递增。 ? 如果这样的话，很快就会填满整个缓冲区。所以在增加新值之前，可以放弃最旧的值。...由于现在有来自多个帧的数据，我们还可以在这个范围内公开最高和最低的FPS。这会给出更多的信息，而不仅仅是平均水平。 ? 我们可以一边计算，一边找到这些值。 ?
针对如此大规模的视频数量进行增强修复和画质提升，主要有如下两个方面的挑战。 第一是视频内容的多样性，包含类型繁多，如：新闻、生活、娱乐、游戏等。...这里讲述下如何做时空域上的对齐融合处理。首先，时域上针对每一帧做双向光流，随后将对齐之后的帧以及取得光流的信息做可变形卷积，得到时域上对齐后的特征，如左图。...首先做视频帧Alignment对齐，如t+1、t、t-1时间域上的相邻帧，包括是隐式 deformable卷积还是显式光流对齐，不同网络有不同设计；第二步做特征提取和特征融合，第三步基于ResBlock...为应对以上模糊情况，我们首先考虑如何构建数据集。...2.6 快手如何利用上述增强服务 针对快手平台的每日千万级海量视频，增强修复算法是如何利用的？接下来主要介绍下基本原理和需要注意策略basic idea。 首先是算子的触发逻辑，一共有三种。
大家会疑虑：内容为什么没有预期的清晰？ 导致画面不如预期的因素有很多，包括硬件条件、网络带宽、编码方式、原始素材等，在这样受限的场景下，如何提升用户体验的主观感受呢？...空域，即从空间的维度上，大家能遇到的大部分问题也是在这个维度上，它主要是提升人眼主观感受的画质，播放时比如模糊、噪声、失真、低分辨率等常见问题，所以在空域上有种类繁多的增强算法，大家都熟知的算法，超分辨率...首先模型需要有处理复杂失真的能力，因此在数据集制作中参考现有SR模型的降质过程结合经典影像数据集的特点，尽可能还原经典影像中失真的类型和生成方式，数据集上会采用多种视频编码方式、多种上下采样方法，多种模糊和噪声方式进行数据生成...模型分为三个模块，对齐模块、AR模块和判别器模块。对齐模块是将前后两帧进行特征对齐，经过性能分析发现，隐式的可变性卷积方式相对显性的光流对齐模块要更高效。...为实现更高效的目的，采用前后两帧作为对齐帧，网络采用残差结构，光流和AR模块只需要关注特征部分，裁剪模型中对模型影响较小的层。
，甚至连性别都给P成女的了： 不管人脸表情和状态如何变化，这些视频都没有给人任何违和感，全程如此的丝滑～ 哦对，除了真人，动漫视频里的脸也可以P： 有点厉害了。...不过将它用在视频中还是有点挑战性：一个是缺乏高质量数据集，一个是需要克服时间一致性 （temporal coherency）这一基本障碍。 不过研究人员认为，第二点这个障碍主要是人为的。...具体流程一共分为六步： 1、输入视频首先被分割成帧，每帧中的人脸都被裁剪下来并对齐； 2、使用预训练的e4e编码器，将每张已裁剪的人脸反演到预训练的StyleGAN2的潜空间中； 3、在所有并行帧中使用...； 5、再次微调生成器，将背景和编辑过的人脸“缝合”在一起； 6、反转对齐步骤，并将修改后的人脸粘贴回视频中。...△ 注意颈部曾产生了大量瑕疵，在最后一步完全修复好 和SOTA模型对比 这个模型效果到底有多好，来个对比就知道： 第一个是变年轻、第二、三个都是变老。
我对这个问题思考了很长时间，最开始的时候大家可能都会觉得买个美颜就成抖音了这个想法有点奇怪。后来我仔细思考了客户的想法，他认为自己既然使用了服务，那自己是不是整个端到端的体验就应该和我们对齐。...之后我发现，为什么大家对美颜寄予了很高期望，是因为大家在进行抖音拍摄或者直播浏览的时候，发现画质清晰度包括色彩、亮度等都很不错。但是大家用的都是同样的音视频技术，为什么它的色彩会更好、画质会更清晰？...为什么加入这些之后，人就变得更精神了？ 有不了解的同学或许会认为这个东西是美颜做的。抖音美颜很强，抖音加了美颜之后，它的画质就变好了。...经过了插帧之后，画面会更加流畅。插帧有非常多的用处，除了在帧率低的短视频下进行一个修复之外，还有比如说慢动作防止卡顿。手机可以拍慢动作，但是一般相机不可以，是因为可能会形成卡顿。...包括声音延迟，抖音共同观看功能需要两边同时看，如果我这边播放到第三秒他那边第五秒就会很奇怪。 8、如何保证端到端的体验 字节音视频服务里有云服务，有客户端套件，有应用场景。
就像评论区说的那样，“作为艺术还是太超前了”，“过于抽象以至于不用担心被夹”。 文摘菌不禁怀疑，说好的AI绘画难道就只能做到这个水平吗？难道人类的涩涩领域竟是如此的妙不可言？...此外，该模型还允许通过文本提示在现有的图中进行修复和外画来部分更改。...机器学习的过程就更像是将现有的成品不断地加入噪点，然后将这个过程交给AI学习，让它慢慢的学习这经过处理后的向量场。...之所以会出现一些奇奇怪怪的涩图，是因为AI在学习的过程中还没法正确掌握向量场，或者说是碰到了还未学习过的构图，于是在生成图片时直接从其他相似的模型中取材。...GFP-GAN能够对AI女友面部进行润色，补充更多细节，最后他还用PS在原始图像上对齐，这才创造出了真假难辨的AI女友。
我们就会疑虑：内容为什么没有预期的清晰？ 导致画面不如预期的因素有很多，包括硬件条件、网络带宽、编码方式、原始素材等，在这样受限的场景下，如何提升用户体验的主观感受呢？...当然在近年的研究和积累过程中，我们也遇到了非常多的问题和难题，比如去划痕在影像修复中很重要，但在业界研究是个很小众的问题，我们在数据集、算法和模型上都是从零开始构建。...首先模型需要有处理复杂失真的能力，因此在数据集制作中参考现有SR模型的降质过程结合经典影像数据集的特点，尽可能还原经典影像中失真的类型和生成方式，数据集上会采用多种视频编码方式、多种上下采样方法，多种模糊和噪声方式进行数据生成...模型分为三个模块，对齐模块、AR模块和判别器模块。对齐模块是将前后两帧进行特征对齐，经过性能分析发现，隐式的可变性卷积方式相对显性的光流对齐模块要更高效。...为实现更高效的目的，采用前后两帧作为对齐帧，网络采用残差结构，光流和AR模块只需要关注特征部分，裁剪模型中对模型影响较小的层。
并且，我还发现一个奇怪的现象（暂时还不清楚是为什么），即： HelloCPP 项目的 AppDelegate.cpp 文件中有一行代码： // set FPS. the default value...已知正常情况下，执行 Sleep(1) ，会睡大概 1/50 秒，这个时间并不精确也不准确，看上去无法满足 60 fps 这个流畅度需求。不过，如果游戏运行帧速不需要这么高，比如 30 fps ??...为解决这个问题，我用的是时间对齐的方式。...如何保持 60 fps 也能 cpu 0% 占用呢？ 我考虑的方案是修改 Sleep(1) 的精度。...经测试，帧速设定在 59 fps 以内， cpu 都可以实现 0 占用 (i7 2600k)。设成 60 的话， cpu 占用会周期性的古怪浮动，暂时不明就里中。
它们的区别也很明显，由于视频是由多个帧组成的，即前者通常利用帧间的信息来进行修复。下面将叙述一些有关视频超分的基础背景知识（本节为基础知识，选看）。...运动估计与补偿方法 在视频超分对齐方法中，大多数方法采用运动补偿和运动估计技术。具体而言，运动估计的目的是提取帧间运动信息，而运动补偿用于根据帧间运动信息执行帧间的扭曲操作使其对齐。...它提出了两个关键模块：金字塔、级联和可变形对齐模块（PCD）和时空注意融合模块（TSA），分别用于解决视频中的大运动和有效融合多帧。EDVR由PCD、TSA和重建模块三部分组成。...其公式如下： 其中i是响应值的输出位置索引，j是所有可能位置的索引，x和y分别是具有相同维数的输入和输出数据，f是计算i和j之间相关性的函数如高斯、点乘等，g是计算输入特征的函数，C（x）是归一化因子...也就是说，不管模型表现如何，我们也无法知道模型学到了什么真正的信息。在现有的视频超分模型中，卷积神经网络如何恢复低分辨率视频序列还没有一个理论解释。
原生Python中，[] 操作符常见的是与 list 搭配使用，并且 [] 操作符支持的对象只能是：整形，切片，list等可迭代对象是禁止的。...利用行切片整数索引，获取数据帧，Pandas依然延续了原生Python的风格，如下： df1[1:3]#结果 c1 c2 c3r2 1 1 2r3 8 7 3 Pandas...还对此做了增强，同时支持：行切片标签索引，获取数据帧，如下，注意包括终止标签。...下面，引出一个奇怪的问题，大家可以回去思考。这个操作的readable不是很好，所以觉得此操作很奇怪。...今天，只想尽量聊透 [] 操作符访问数据这个知识点，当然还有更多的访问数据的函数，比如iloc, loc等。 欢迎留言，畅所欲言。 难得早下班，静下心来，书写1个多小时，还是感觉挺踏实的。
没错，这个能实时实现电影大片里隐身特效的黑科技，就是快手最近上线的AI新玩法——「隐身魔法」。这是结合单图图像修复和帧间图像对齐技术的视频修复算法，在短视频行业中的首次应用。...效果如此丝滑，难怪上线几天时间，快手用户就玩得飞起，迅速贡献了77.5w个相关作品。 一时成为年度短视频最热特效玩法。 移动端的实时视频修复技术 让视频里的人实时隐身，怎么个原理？...在训练数据方面，快手工程师构建了一个包含100W背景图和10W人像mask的通用图像修复数据集，包含居家、办公、建筑、风景、虚拟CG等常见环境。...并且，根据背景数据的纹理复杂度进行了分类，模型训练过程中随着网络逐步收敛，逐渐加大复杂纹理数据的比例，使得模型更好地完成从简单到复杂等多种背景的修复。 一套组合拳下来，测试的结果如下。...如此巨大的流量和关注度，无疑也是一场技术价值观的科普。
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 清朝人如何变戏法？ 变的都是些什么？ 近日，AI修复上色了一部1904年拍的中国人变戏法的百年老电影。...说明当时的外国人对中国乃至东方的认知还是模糊的。 布景细看也奇怪，那栋牌楼看着像中国风，上面印着却只是看着像方块字的竖牌匾，后面的桥就更奇怪了。 ? 日本明治风吗？...AI修复让老片变流畅、清晰、有颜色 近几年来，AI修复上色老影像层出不穷，比如此前大火的修复古董纪录片还原20年代的老北京生活、修复上海民国名媛时装展影像、《我的祖国》MV变4K高清彩色等。 ?...他们用到的技术都差不多。 一般修复老影像工作包括插帧、提升分辨率、上色这三个步骤。 插帧是为了让老片的帧数至少达到24fps（人眼看视频不卡顿的下限），画面看起来才能连贯、流畅。...上色需要利用神经网络，训练一堆彩色照片，将它们转换成黑色和白色，然后对我们要操作的行图像进行分割和识别，然后找到黑白图像中灰度与色彩的对应联系就能着色。
3.2 删除重复帧 我们在制作数据集时意外发现，无论是官方数据集还是我们的额外数据集，大约有 30% 的视频存在重复帧。...但奇怪的是，NTIRE21 中近半队伍都使用 Charbonnier 损失函数。 我们首先做了实验，发现 Charbonnier 损失函数下模型收敛速度比 MSE 模型快很多，甚至 PSNR 也更高。...在这篇文章中，Kelvin 告诉大家，虽然在特征域上进行时序对齐的 DCN 要比传统的、在像素域上进行对齐的光流方法更强大，但他们的学习目标和效果几乎是一样的。...那么，既然端到端学习时 DCN offset 如此不稳定、难学，我们就单独给 DCN offset 加一个损失函数，要求它和光流输出保持一致。...图：BasicVSR++ 中的 flow-based DCN offset 从以上研究历程中我们得到两点关键： 对齐在视频增强任务中起到了非常重要的作用。这是 EDVR 的瓶颈。
来源：VICE 编译：李馨瑜、Aileen 还记得权力的游戏第八季么? Jon Snow也加入了千万骂编剧的粉丝的阵营，并且因此向粉丝道歉。 这个视频当然是假的，他嘴巴的移动方式看起来就很奇怪。...这会使得生成视频中的人物移动看起来非常笨拙，人们通常会注意到这类奇怪的动作。...为了实现找出奇怪动作这一过程的自动化，研究人员首先要训练一个神经网络—这种人工智能程序以个人的海量视频为基础，可以用来“学习”人类在说话时如何移动的重要特征。...研究人员使用的模型是一个递归卷积模型（Recurrent convolutional model），这个深度学习模型能够很好的提取到视频中的信息。...论文链接: https://arxiv.org/abs/1411.4389 其中输入是来自查询视频的帧序列,这个模型背后是在利用跨帧的时间差异。
但在光头哥实际复现时并没有出现，结果研究发现，代码仓库压根就不存在这个文件。这相当于Devin自己创建了个bug，然后再修复bug。在接下来的操作中，Devin经历了很多次这样的“自建自修”。...而写的那段从缓冲区读取数据的代码十分糟糕。于是Internet of Bugs发出了灵魂拷问：“这不就是几十年前在C语言等中才用的方法吗？？？”...这种做法显然已经过时，正常人用Python谁还会再写这个代码。这种代码很难调试，它逻辑复杂，难以理解，很容易出现细微的错误。此外，代码库中还存在一个真正的错误，但Devin既没有发现也没有修复。...视频的前部分显示的是3月9日下午3：25的时间戳，但后半部分却显示的是当天晚上9：41。而逐帧细看就有会发现一些奇怪且毫无意义的操作。...最后Internet of Bugs锐评，AI现在生成的内容有很多都十分愚蠢，反倒会让事情变得更为复杂。当看到它的任务列表时，会觉得：哇，Devin做了很多事情。但实际上可能并非如此。
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