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各位村民好,我是村长。最近有几个朋友来问,做自助打印机能不能赚钱。这不由得让我想起了前几年共享纸巾、共享照片的模式。很多人就会问,为什么共享充电宝能够赚到钱,而共享纸巾很难。核心原因就在于两点:其一共享充电宝的规模足够大,每一家门店都可以摆一个,比如小卖部、小餐馆、小宾馆等等。其二共享充电宝和所有的业态没有冲突,和商家没有冲突,和周�
CoDA是一个端到端的开放词汇3D目标检测框架,旨在同时实现新对象的定位和分类。它主要包括两大特点:1.3D新对象发现策略:利用3D几何先验和2D语义先验联合发现场景中的新对象,生成新对象的伪标签。CoDA是一个非常创新的开放词汇3D目标检测框架,旨在解决这个领域的两个核心问题:新对象的定位和分类,具有非常高的学术价值和应用前景。
波兰虚拟现实游戏开发公司CarbonStudio的联合创始人AleksanderCaban多年前观察到现代游戏设计中存在一个重要问题:手动创建视频游戏环境中的基本元素,如岩石、山丘、路径等,通常是耗时且繁琐的过程。为了解决这个问题,Caban决定开发技术来自动化这个过程。我们的团队两年前开始开发这个工具,使我们能够拥有一个可供使用的产品。
好莱坞演员继续罢工,对抗AI技术的增长和使用,并声援“NOFAKESACT”法案。好莱坞编剧罢工已经结束,并获得了对剧本中的AI保护措施,但对于演员来说,情况却并不乐观。包括MoveAI在内的初创公司正在开发可以使用单部智能手机的AI驱动的3D运动捕捉技术,这将大大降低成本和所需资源。
MonoXiver是北卡罗莱纳州立大学刘贤鹏团队开发的一种利用AI从二维图片中提取三维信息的方法。它只需要一个普通的单目摄像头,就可以构建相机周围可靠的三维地图。除自动驾驶外,这种AI方法也可应用于其他领域,如机器人、环境监测、医学成像等。
如果能以3D方式展示矩阵乘法的执行过程,当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。矩阵乘法已经成为机器学习模型的构建模块,是各种强大AI技术的基础,了解其执行方式必然有助于我们更深入地理解这个AI以及这个日趋智能化的世界。下面的可视化显示了一个注意力头,其权重张量wQ、wK_t、wV、wO被低秩分解wQ_A@wQ_B等替换。
人体姿态和形状的三维估计是重建现实世界中的人体行为所必需的。从二维图像进行三维推断面临深度模糊、遮挡、不寻常的服装和运动模糊等挑战。如果您对此感兴趣,不妨查看相关链接以了解更多详情。
关于3D自然场景生成的研究已经很多,但对于3D城市生成的研究相对较少。这是因为在城市环境中,人们对结构扭曲更加敏感生成3D城市比生成3D自然场景更为复杂。这一技术的应用前景非常广阔,将在游戏、城市规划、虚拟现实等领域发挥关键作用。
3D生成领域经历了迅猛的进展,其中一个备受瞩目、在GitHubRepo上广受欢迎的项目备受关注。这个项目被认为是最为稳定和通用的,用户只需提供一张图像,模型就能自动合成多个视图并生成相应的3D模型。SyncDreamer生成的图像可以用于高质量的3D重建。
LumaAI是一款革命性的3D捕捉技术,具备无与伦比的光线和反射效果。它使未来的视觉效果技术可用于每个人,无论是专业人士还是普通用户。这将彻底改变游戏开发、虚拟现实和影视行业的创作方式。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率,可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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SpleeterGUI 是一个音乐源分离的桌面应用程序,用户无需安装 Python 或 Spleeter,该应用程序内含预装 Python 版本和 Spleeter。通过分离音轨,用户可以从音乐中提取出不同的声音源,提供了更灵活的音频处理能力。
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