Изображения по запросу «max payne bullet time shotting»

гиперреалистичная сверхдетализированная фотография (((снимок всего тела))) Боба Марли в укороченной белой рубашке, экстремально (((широкой))) джинсы от Boltad и ботинки black cherry, детально проработанное великолепное идеальное лицо, уличный фон, изысканная детализация, 30 мегапикселей, 4k, зеркальная камера Canon EOS 5D Mark IV, объектив 85 мм, четкий фокус, сложная детализация, длительная экспозиция, f / 8, ISO 100, выдержка 1/125, рассеянное заднее освещение, фотография, отмеченная наградами, обращенная к камере, смотрящая в камеру, моновид, идеальный контраст, Высокая четкость, симметрия лица, глубина резкости, сверхдетализированная фотография, трассировка лучей, глобальное освещение, Танвир Тамим, плавная, сверхвысокая четкость, 8k, unreal engine 5, сверхточная фокусировка, тренды на artstation, фото, кинематографическая, портретная фотография, мода

гиперреалистичная сверхдетализированная фотография (((снимок всего тела))) Боба Марли в укороченной белой рубашке, экстремально (((широкой))) джинсы от Boltad и ботинки black cherry, детально проработанное великолепное идеальное лицо, уличный фон, изысканная детализация, 30 мегапикселей, 4k, зеркальная камера Canon EOS 5D Mark IV, объектив 85 мм, четкий фокус, сложная детализация, длительная экспозиция, f / 8, ISO 100, выдержка 1/125, рассеянное заднее освещение, фотография, отмеченная наградами, обращенная к камере, смотрящая в камеру, моновид, идеальный контраст, Высокая четкость, симметрия лица, глубина резкости, сверхдетализированная фотография, трассировка лучей, глобальное освещение, Танвир Тамим, плавная, сверхвысокая четкость, 8k, unreal engine 5, сверхточная фокусировка, тренды на artstation, фото, кинематографическая, портретная фотография, мода

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.