# \#cfsum
**URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/cfsum/995.md
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## [\[TLDR\] 오늘의 AI 뉴스, 2023-07-28: a16z의 개인 금융을 위한 AI 💰, Stable Diffusion XL 1.0 🖼️, 멀티모달 요약 기능 향상 📃](https://discuss.pytorch.kr/t/tldr-ai-2023-07-28-a16z-ai-stable-diffusion-xl-1-0/2187)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\
**댓글:** 0\
**마지막 업데이트:** [7월 29, 2023, 2:55오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/tldr-ai-2023-07-28-a16z-ai-stable-diffusion-xl-1-0/2187 "2023-07-29T02:55:42Z")
파이토치 한국 사용자 모임에서는 TLDR 뉴스레터의 승인을 받아 AI 소식을 DeepL로 번역하여 전합니다. :star\_struck: 더 많은 AI 소식 및 정보를 공유하고 함께 성장하고 싶으신가요? 지금 파이토치 한국어 커뮤니티에 방문해주세요! :robot: :rocket: 주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches Stability AI, Stable Diffusion XL 1.0 발표 / Stability AI Announces Stable Diffusion XL 1.0 (4 minute read) Stability AI가 최신 고급 텍스트-이미지 변환 모델인 Stable Diffusion XL(SDXL) 1.0을 출시했으며, Amazon Bedrock과 자체 API를 통해 이용할 수 있습니다. 이 새로운 모델은 향상된 색상 정확도와 디테일을 제공하며 특수 이미지 생성을 위한 베타 미세 조정 기능을 도입했습니다. Stability AI has released its newest advanced text-to-image model, Stable Diffusion XL (SDXL) 1.0, available on Amazon Bedrock and via its own API. The new model offers improved color accuracy and detail and introduces a beta fine-tuning feature for specialized image generation. :point\_right: :fire::kr: \[GN\] Stability AI, Stable Diffusion XL 1.0 모델 발표 AI가 개인 재무 관리의 잠금을 해제할지 여부를 탐구하는 a16z / a16z explores whether AI will unlock personal finance management (4 minute read) 자신의 재정을 스스로 관리하고자 하는 사람들이 점점 더 많아지고 …
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## [\[논문 소개\] 다중 모달 요약을 위한 대략적-정밀한 기여 네트워크 (Coarse-to-Fine Contribution Network for Multimodal Summarization)](https://discuss.pytorch.kr/t/coarse-to-fine-contribution-network-for-multimodal-summarization/2189)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\
**댓글:** 0\
**마지막 업데이트:** [7월 29, 2023, 4:35오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/coarse-to-fine-contribution-network-for-multimodal-summarization/2189 "2023-07-29T04:35:30Z")
이 글은 GPT 모델로 자동 요약한 설명으로, 잘못된 내용이 있을 수 있으니 원문을 참고해주세요! :smile: 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다! :bowing\_man: 소개 이 논문은 다중 모달 요약에 대한 새로운 접근법을 제시합니다. 다중 모달 요약은 텍스트와 이미지와 같은 여러 모달리티를 사용하여 요약을 생성하는 작업입니다. 이 작업은 텍스트만을 사용하는 전통적인 요약 작업보다 더 복잡하며, 이미지가 요약에 어떻게 기여하는지 이해하는 것이 중요합니다. 요약 이 논문은 Coarse-to-Fine Contribution Network (CFSum)라는 새로운 다중 모달 요약 모델을 제안합니다. 이 모델은 이미지가 텍스트 요약에 어떻게 기여하는지를 평가하고, 이를 통해 더 효과적인 요약을 생성합니다. CFSum은 세 가지 주요 모듈로 구성되어 있습니다: Pre-filter 모듈: 이 모듈은 텍스트와 일치하지 않는 이미지를 걸러냅니다. 이를 통해 모델이 오해를 일으키는 이미지에 의해 방해받는 것을 방지합니다. Word-level complement 모듈: 이 모듈은 이미지가 요약에 어떻게 기여하는지를 단어 수준에서 모델링합니다. 이 정보는 후속 attention 메커니즘을 안내하는 데 사용됩니다. Phrase-level complement 모듈: 이 모듈은 더 높은 계층에서 구문 수준의 이미지 기여를 모델링합니다. 이 논문은 또한 CFSum이 다른 기준 모델에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 실험적으로 보여줍니다. 특히, CFSum은 이미지와 텍스트가 잘 맞지 않는 경우에도 견고함을 유지하면서, 이미지가 요약에 기여하는 방식을 더 잘 이해하고 활용할 수 있습니다. GitHub 저장소 참고 논문 A context knowledge map guided coarse-to-fine action recognition: 이 논문은 대략적-세밀한 접근법을 사용하여 액션 인식을 수행하는 방법에 대해 …