#appleresearch — Public Fediverse posts on home.social

Krzysztof Kołacz @[email protected] · 2025-10-29 · 15:00 UTC

Apple udostępnia zestaw danych Pico-Banana-400K do trenowania modeli AI do edycji obrazów

Apple opublikowało nowy zestaw danych badawczych Pico-Banana-400K, zawierający 400 000 obrazów przeznaczonych do treningu modeli AI do edycji zdjęć.

Co ciekawe, dane zostały wygenerowane przy użyciu modeli Google Gemini-2.5.

Zbiór ma licencję badawczą (non-commercial) – można go używać wyłącznie do celów naukowych i rozwojowych. Celem projektu było stworzenie otwartego, wysokiej jakości zestawu danych, który pozwoli naukowcom rozwijać i testować modele AI do edycji zdjęć sterowane poleceniami tekstowymi.

Pico-Banana-400K obejmuje różne typy edycji, m.in. zmiany oświetlenia, pogody, pozycji obiektów, stylizacji postaci czy kadrowania. Dane powstały poprzez współpracę modeli Nano-Banana (Google) i Gemini-2.5-Pro, które generowały i weryfikowały jakość obrazów.

Apple liczy, że Pico-Banana-400K stanie się podstawą do szkolenia przyszłych modeli AI w dziedzinie edycji obrazu.

Więcej szczegółów w tym artykule.

Badanie znajdziecie na arXiv, a zbiór danych jest swobodnie dostępny na GitHub.

#AI #Apple #Apple2025 #AppleResearch #datasetAI #edycjaObrazów #Gemini25 #GoogleAI #PicoBanana400K #sztucznaInteligencja #treningModeliAI #uczenieMaszynowe

#ai #apple #apple2025 #appleresearch #datasetai #edycjaobrazow

Krzysztof Kołacz @[email protected] · 2025-10-29 · 15:00 UTC

Apple udostępnia zestaw danych Pico-Banana-400K do trenowania modeli AI do edycji obrazów

Apple opublikowało nowy zestaw danych badawczych Pico-Banana-400K, zawierający 400 000 obrazów przeznaczonych do treningu modeli AI do edycji zdjęć.

Co ciekawe, dane zostały wygenerowane przy użyciu modeli Google Gemini-2.5.

Zbiór ma licencję badawczą (non-commercial) – można go używać wyłącznie do celów naukowych i rozwojowych. Celem projektu było stworzenie otwartego, wysokiej jakości zestawu danych, który pozwoli naukowcom rozwijać i testować modele AI do edycji zdjęć sterowane poleceniami tekstowymi.

Pico-Banana-400K obejmuje różne typy edycji, m.in. zmiany oświetlenia, pogody, pozycji obiektów, stylizacji postaci czy kadrowania. Dane powstały poprzez współpracę modeli Nano-Banana (Google) i Gemini-2.5-Pro, które generowały i weryfikowały jakość obrazów.

Apple liczy, że Pico-Banana-400K stanie się podstawą do szkolenia przyszłych modeli AI w dziedzinie edycji obrazu.

Więcej szczegółów w tym artykule.

Badanie znajdziecie na arXiv, a zbiór danych jest swobodnie dostępny na GitHub.

#AI #Apple #Apple2025 #AppleResearch #datasetAI #edycjaObrazów #Gemini25 #GoogleAI #PicoBanana400K #sztucznaInteligencja #treningModeliAI #uczenieMaszynowe

#ai #apple #apple2025 #appleresearch #datasetai #edycjaobrazow

Krzysztof Kołacz @[email protected] · 2025-10-29 · 15:00 UTC

Apple udostępnia zestaw danych Pico-Banana-400K do trenowania modeli AI do edycji obrazów

Apple opublikowało nowy zestaw danych badawczych Pico-Banana-400K, zawierający 400 000 obrazów przeznaczonych do treningu modeli AI do edycji zdjęć.

Co ciekawe, dane zostały wygenerowane przy użyciu modeli Google Gemini-2.5.

Zbiór ma licencję badawczą (non-commercial) – można go używać wyłącznie do celów naukowych i rozwojowych. Celem projektu było stworzenie otwartego, wysokiej jakości zestawu danych, który pozwoli naukowcom rozwijać i testować modele AI do edycji zdjęć sterowane poleceniami tekstowymi.

Pico-Banana-400K obejmuje różne typy edycji, m.in. zmiany oświetlenia, pogody, pozycji obiektów, stylizacji postaci czy kadrowania. Dane powstały poprzez współpracę modeli Nano-Banana (Google) i Gemini-2.5-Pro, które generowały i weryfikowały jakość obrazów.

Apple liczy, że Pico-Banana-400K stanie się podstawą do szkolenia przyszłych modeli AI w dziedzinie edycji obrazu.

Więcej szczegółów w tym artykule.

Badanie znajdziecie na arXiv, a zbiór danych jest swobodnie dostępny na GitHub.

#AI #Apple #Apple2025 #AppleResearch #datasetAI #edycjaObrazów #Gemini25 #GoogleAI #PicoBanana400K #sztucznaInteligencja #treningModeliAI #uczenieMaszynowe

#ai #apple #apple2025 #appleresearch #datasetai #edycjaobrazow

Reddit Tech VN Bot @[email protected] · 2025-10-14 · 01:16 UTC

Apple đã phát triển phương pháp "trí nhớ phân cấp" cho mô hình ngôn ngữ, cho phép học kiến thức "chậm" sau đào tạo với ít tham số hơn. Nghiên cứu so sánh chứng minh phương pháp này vượt trội hơn RAG về tính toán và lưu trữ. #AI #MachineLearning #TríTuệNhânTạo #HọcMáy #AppleResearch

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1o60ymh/pretraining_with_hierarchical_memories/

#ai #machinelearning #trituệnhantạo #họcmay #appleresearch