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在计算机视觉和图形学领域,材质迁移技术一直是研究的热点之一。牛津大学、StabilityAI和MITCSAIL的研究团队共同开发了一种名为ZeST的创新方法,它能够在无需任何先前训练的情况下,实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。研究团队将继续探索如何将ZeST扩展到更广泛的应用领域,并进一步提升其性能和效果。
Adobe的图像生成AI“Firefly”以其训练集来源自AdobeStock中的图片和视频闻名。美国经济报纸彭博社报道称,Firefly的数据集实际上包含由Midjourney等公司生成的图像。”然,Tushnett教授指出,Firefly学习自Midjourney生成的图像的事实与其声称与其他图像生成AI不同的说法相矛盾。
Facet AI是一款创新的图像编辑工具,它以其独特的功能和用户友好的操作界面,为广告制作和产品图像设计领域带来了革命性的变化。这款工具的核心优势在于其精确控制图像元素的能力,使得用户可以轻松地对图像进行实时编辑和调整。官网地址:https://facet.ai/Facet AI的直观画布操作是其一大亮点。用户可以通过简单的拖拽和调整,实现对图像
2txt是一个基于AI的图像转文字工具,使用ClaudeHaiku和VercelAISDK创建。这个工具不仅可以将任意图像上的文字识别出来能将其转换成可编辑的文本格式。用户只需上传图片,系统就会自动识别图片中的文字,并将其转换成可编辑的文本格式,极大地提高了工作效率。
StabilityAI最近推出了CosXL模型,这是一项包括基础版CoXL和增强版EditCosXL的创新技术。这些模型的发布,标志着图像生成和编辑技术的新里程碑,为用户提供了更加强大和精细的图像处理能力。特别是ComfyUI,它还为用户提供了详细的工作流程和指导,帮助用户更加高效和便捷地使用CosXL模型。
快科技3月28日消息,在今天的小米汽车发布会上,全球最著名十大汽车设计师之一,小米汽车设计顾问克里斯班戈正式现身。克里斯班戈表示,小米SU7是一台让他感到很惊喜的车,这是一台没有过度设计的车,一切都刚刚好”。同时他还对小米SU7的设计、动力各个方面大家赞赏,甚至有一种想要把它开回欧洲的冲动。据了解,克里斯班戈是宝马汽车公司前集团设计总监,他的设计作品在全球范围内都有着极高的知名度和影响力,2001年推出的第四代宝马7系(E65)就是班戈主导的设计团队所设计。在去年12月28日的小米汽车技术发布会上,雷军宣布克里斯班戈?
随着远程办公逐渐成为一种常见的办公方式,很多设计师朋友也开始使用远程控制软件进行远程办公。当我们使用远程控制软件开展设计/后期/制图等工作时,其实有很多实用的技巧,可以帮助我们显著提升体验,事半功倍!这里,我们就简单盘点一下,向日葵远程控制的五个能让设计师朋友更好进行远程办公的小技巧,希望能对各位有所帮助。五:云桌面,高性能电脑随时随地可用本地电脑配置不够?远程设备没有开机,并且没有提前安装向日葵开机插座可以远程开机?那赶紧来试试向日葵云桌面!拥有远程设计专属配置,提供独立显卡!本地电脑无需开机、长期在线,向日葵云桌面随时随地渲染3D模型、后期导出视频、AI跑图!即使是下班了也不用守在电脑前等,能够远程实现随时监看进度,快速取回渲染结果。
据AI爱好者NickSt.Pierre最近在X上分享的消息,周六发生了一起被指称为侵犯知识产权的事件。StabilityAI的员工入侵了Midjourney的数据库,窃取了所有的提示和图像对,这一行为还导致了长达24小时的服务中断。在这场AI公司之间的冲突中,让我们拭目以待进展,看看这一事件是否会对这两家公司之间的关系产生持久影响。
在工信部最新一批新车申报目录中,我们发现了五菱全新SUV星辰PLUS的申报信息。从实车图来看,五菱星辰PLUS一改五菱此前内敛、保守的设计风格,大胆启用了利刃行车灯”、刀锋轮毂”等设计元素,新车的外观颜值很高。从车身定位可以预计,星辰PLUS上市后,将会在10万级新能源SUV市场展开激烈竞争,届时,比亚迪宋PLUS、元PLUS等车型,将会是其强劲对手。
一个名为BeYourself的项目引起了广泛关注。这个项目旨在解决SD图像生成过程中的一个问题:提示词概念相互污染。这一突破性的进展将有助于提高生成图像的质量,为用户带来更好的视觉体验。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台,支持多种AI模型和数据格式,提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码,即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能,大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术,它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程,解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验,将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项,利用现有丰富的3D物体数据进行训练,有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外,该技术还开发了一种从粗到细的训练策略,利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束,从而获得更稳定和准确的结果。
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