撰稿：David Joey

【新智元编者按】才刚往后的7月，在Github上有什么样最炙手可热的AI工程项目？爱心网民依照星北天量丫名列，野榜，排着玩的。

八月最畅销的AI科学研究排行榜第三棒粉了！

上新一波排行榜是依照twitter点赞、转贴和Github北天次序的，但有网民聊著说twitter点entries能机刷，除此之外twitter点赞使用者不一定懂科学研究。

本次，译者@bycloudai科藤，本次的分项不必twitter点entries了，换成了Github上的北天。

尽管本次的分项也称不上有多专精吧，但较之twitter，能逛Github的啥能指出和AI科学研究亲密关系更紧密。

除此之外，译者在排行榜结尾也明晰说了，那个榜属于自己没事儿排来玩儿的野榜，只供影视娱乐。

话虽那么说，本次的「电影版排行榜」基本上仍维持中金艺术风格，对Top10依次得出深外门牌号、学术论文镜像、试题、译者和撰文基层单位。

来看看本次「改良版」八月最火AI科学研究都有什么样科学研究上榜~

Top1：YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors

译者：Chien-Yao Wang, Alexey Bochkovskiy, Hong-Yuan Mark Liao

机构：「中央科学研究院」信息科学科学研究所

Github北天：3.8k

摘要：YOLOv7在5FPS到160FPS范围内的速度和精度都超过了所有已知的物体检测器，并且在 GPU V100上所有高于30FPS的实时物体检测器中具有最高的精度56.8%AP。YOLOv7-E6 目标检测器 (56 FPS V100, 55.9%AP) 比基于Transformer的检测器 SWIN-L Cascade-Mask R-CNN (9.2 FPS A100, 53.9% AP) 的速度和精度依次高出了509%和2%。

值得一提的是，这篇学术论文的一作Chien-Yao wang（王建尧）是哥大的一名机器工程方向的科学研究生，现在是Intel的一名Chrome软件工程师。

Top2：Text-Guided Synthesis of Artistic Images with Retrieval-Augmented Diffusion Models

译者：Robin Rombach, Andreas Blattmann, and Bjorn Ommer

机构：路德维希-马克西米利安-慕尼黑大学（Ludwig-Maximilians-Universität München）

Github北天：2.4k

摘要：新的架构最近改进了生成图像合成，从而在各种任务中实现了出色的视觉质量。尤其值得注意的是「AI-Art」领域。通过结合语音和图像合成模型，建立了所谓的提示工程，其中使用精心挑选和组合的句子来在合成图像中实现一定的视觉艺术风格。

本文提出了一种基于检索增强扩散模型 (RDM) 的替代方法。在RDM中，在每个训练实例的训练期间从外部数据库中检索一组最近邻，并且扩散模型以这些信息样本为条件。

来看看学术论文中的AI-Art的作品效果~

Top3：

NUWA-Infinity: Autoregressive over AutoregressiveGeneration for Infinite Visual Synthesis

译者：吴晨飞，梁健，Xiaowei Hu等

机构：微软亚洲科学研究院、北京大学、微软Azure AI

Github北天：2.4k

排在第三位的是此前备受关注的全华班AI大作NUWA INFINITY。

4、Training Transformers Together（1K星）

译者：Alexander Borzunov，Max Ryabinin，Tim Dettmers等

机构：俄罗斯国立高等经济学院、华盛顿大学等

5、Theseus:A Library for Differentiable Nonlinear Optimization（791星）

译者：Luis Pineda，Taosha Fan，Maurizio Monge

机构：Meta AI，Reality Labs Research

6、k-means Mask Transformer（704星）

撰文基层单位：约翰霍普金斯大学、谷歌科学研究院

深外：https://github.com/google-research/deeplab2

学术论文：https://arxiv.org/abs/2207.04044v1

7、XMem: Long-Term Video Object Segmentation with an Atkinson-Shiffrin Memory Model （699星）

撰文基层单位：伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校

深外：https://github.com/hkchengrex/XMem

学术论文：https://arxiv.org/abs/2207.07115v2

8、TinyViT: Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers（656星）

撰文基层单位：微软科学研究院、微软云+AI

深外：https://github.com/microsoft/cream

学术论文：https://arxiv.org/abs/2207.10666v1

9、Towards Grand Unification of Object Tracking （644星）

撰文基层单位：大连理工大学、字节跳动、香港大学、鹏程实验室

深外：ttps://github.com/masterbin-iiau/unicorn

学术论文：https://arxiv.org/abs/2207.07078v3

10、Multiface: A Dataset for Neural Face Rendering（337星）

撰文基层单位：Meta现实实验室

深外：https://github.com/facebookresearch/multiface

学术论文：https://arxiv.org/abs/2207.11243v1

参考资料：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/wi05tg/d_most_popular_ai_research_july_2022_pt_2_ranked/

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