AI Lab có hai bài báo được chấp nhận tại ACM MM 2025, hội nghị hàng đầu bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái lĩnh vực đa phương tiện

CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Mã chứng khoán: 4751) vừa thông báo rằng hai bài báo sẽ được trình bày tại một hội nghị quốc tế bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái lĩnh vực đa phương tiện, bao gồm hai nhà nghiên cứu từ AI Lab, một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, bao gồm Qiu Cheng và Kotaro Kikuchi
``ACM MM'' là hội nghị học thuật được tổ chức bởi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới và là một bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái những hội nghị có thẩm quyền hàng đầu bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái lĩnh vực đa phương tiện Nghiên cứu được chọn sẽ được trình bày tại ACM Multimedia 2025, được tổ chức tại Dublin, Ireland từ ngày 27 tháng 10 đến ngày 31 tháng 10 năm 2025
Ngoài nghiên cứu này, một bài viết về xóa văn bản bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái hình ảnh, ``OTR: Tổng hợp Tập dữ liệu văn bản lớp phủ để xóa văn bản''*, cũng đã được chấp nhận bởi Dataset Track, một kênh mới được thành lập nhằm mục đích xây dựng và thiết kế các tập dữ liệu mới
*Tác giả: Jan Zdenek, Wataru Shimoda, Kota Yamaguchi

■Nền
bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của thị trường quảng cáo trên Internet, việc sử dụng công nghệ AI để nâng cao hiệu quả sản xuất và vận hành sáng tạo đang thu hút sự chú ý nhằm mục đích tối đa hóa hiệu quả quảng cáo Tại Phòng thí nghiệm AI, chúng tôi đang tập trung vào nghiên cứu và phát triển nhiều loại công nghệ AI, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành-học viện với các trường đại học và tổ chức học thuật để giải quyết các vấn đề kỹ thuật khác nhau bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái lĩnh vực sáng tạo

"Khám phá hướng dẫn màu dựa trên bảng màu bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái mô hình khuếch tán"
Tác giả: Qiu Qiu Ru (CyberAgent AI Lab), Mao Jiafeng (CyberAgent AI Lab), Xueting Wang (CyberAgent AI Lab)

bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái bài viết này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để tăng cường kiểm soát màu sắc bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái quá trình tạo văn bản thành hình ảnh (T2I), phương pháp này đã đạt được tiến bộ đáng kể khi sử dụng các mô hình khuếch tán Việc tạo hình ảnh bằng mô hình khuếch tán sẽ tạo ra hình ảnh theo những gì được nêu rõ ràng bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái lời nhắc văn bản bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái nghiên cứu này, chúng tôi đã chỉ ra rằng bằng cách tích hợp bảng màu như một cơ chế hướng dẫn tách biệt với hướng dẫn nhắc nhở, có thể kiểm soát chính xác màu sắc của hình ảnh được tạo ra bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái mô hình T2I truyền thống, người dùng thường chỉ định màu bằng cách sử dụng tên màu theo ngôn ngữ như "đỏ" hoặc "xanh lam" nhưng hình ảnh thu được có thể không phản ánh chính xác ý định của người dùng Ngoài ra, việc chèn trực tiếp các giá trị màu (ví dụ: RGB) vào lời nhắc văn bản sẽ dễ dẫn đến kết quả đầu ra không chính xác, đặc biệt là bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái bối cảnh thiết kế màu sắc Bài viết này đề xuất một phương pháp cải tiến việc kiểm soát màu sắc bằng cách xây dựng bảng màu như một mô hình biểu diễn độc lập và sử dụng việc nhúng bảng màu như một cơ chế giảng dạy tách biệt với việc nhắc nhở Các thử nghiệm đánh giá đã xác nhận rằng bằng cách áp dụng cơ chế hướng dẫn bảng màu được đề xuất, hình ảnh được tạo ra có thể phản ánh chính xác hơn tông màu mà người dùng mong muốn và có thể quản lý sự hài hòa màu sắc của toàn bộ hình ảnh, bao gồm cả nền và các vật thể khó thấy Kết quả của nghiên cứu này sẽ cải thiện đáng kể khả năng kiểm soát màu sắc của hình ảnh được tạo ra và dự kiến sẽ có nhiều ứng dụng, chẳng hạn như tạo và chỉnh sửa hình ảnh chất liệu bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái tạo hình ảnh quảng cáo

“Mô hình tài liệu đánh dấu đa phương thức để hoàn thiện thiết kế đồ họa”
Tác giả: Kotaro Kikuchi (CyberAgent AI Lab), Ukyo Honda (CyberAgent AI Lab), Naoto Inoue (CyberAgent AI Lab), Mayu Otani (CyberAgent AI Lab), Phó giáo sư Simosela Edgar (Đại học Waseda), Kota Yamaguchi (CyberAgent AI Lab)

bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất MarkupDM, một công nghệ AI mới nhắm đến thiết kế đồ họa MarkupDM là một phương pháp mô hình hóa thiết kế đồ họa bằng cách sử dụng các tài liệu đa phương thức xen kẽ giữa các ngôn ngữ đánh dấu và hình ảnh Các phương pháp dựa trên cách biểu diễn lưới truyền thống (ví dụ:)), MarkupDM có thể xử lý linh hoạt các phần tử có độ dài thay đổi, thuộc tính phụ thuộc vào loại và nội dung văn bản Tính năng chính của MarkupDM là nó tạo ra các thiết kế ở định dạng tài liệu thay vì hình ảnh, giúp việc chỉnh sửa và điều chỉnh sau này trở nên dễ dàng hơn Một tính năng khác là hình ảnh bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái thiết kế được chuyển đổi thành các mã thông báo rời rạc bằng cách sử dụng mã thông báo đặc biệt, giúp có thể suy ra hình ảnh có vùng bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái suốt hoặc hình ảnh trang trí Hơn nữa, bằng cách sử dụng chương trình đào tạo điền vào giữa, giúp điền vào các phần còn thiếu của tài liệu bằng cách suy ra nó từ bối cảnh xung quanh, giờ đây có thể tạo ra một thiết kế hoàn chỉnh chất lượng cao từ trạng thái thiếu một phần của thiết kế bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái các thử nghiệm đánh giá, MarkupDM cho thấy hiệu suất tốt hơn các phương pháp thông thường bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái các nhiệm vụ hoàn thành thiết kế nhắm mục tiêu đến các giá trị thuộc tính, hình ảnh và thành phần văn bản Ngoài ra, bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái nhiệm vụ hoàn thành thiết kế dựa trên hướng dẫn mới được giới thiệu, MarkupDM cho thấy hiệu suất tương đương với AI tạo hình ảnh dựa trên hướng dẫn mới nhất, đạt được cả hiệu suất tạo và khả năng chỉnh sửa Kết quả của nghiên cứu này sẽ thúc đẩy tính tự động hóa và hiệu quả của thiết kế đồ họa, đồng thời dự kiến sẽ có ứng dụng rộng rãi bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái nhiều nhiệm vụ sáng tạo như sản xuất quảng cáo biểu ngữ và trang đích ＜Link bài viết＞

■Tương lai
Kết quả nghiên cứu này dự kiến sẽ được sử dụng bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái nhiều công việc sáng tạo bóng đá tỷ lệ kèo nhà cái tương lai, "AI Lab" sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển với mục tiêu sản xuất và vận hành những quảng cáo hiệu quả hơn