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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。
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。
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。
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。
索尼发布便携动作捕捉产品mocopi,将于10月上旬上市销售,建议零售价2499元。mocopi由六个小巧轻便的传感器搭配专用mocopi”应用程序,使用智能手机实现实时动作捕捉与数据处理,让用户自由驱动3D虚拟形象。mocopi也自带绿幕背景模式,支持拍摄作品在其他终端的二次创作。
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。
Omnimatte是迄今为止最有前景的视频抠图方法。它使用单应性建模背景,因此只适用于背景为平面或仅有旋转运动的视频。它也可助力构建沉浸式的虚拟环境。
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。
汽车产业正在迈入个性化定制新时代,传统的大规模生产已经不能满足人们对汽车的多样化需求,汽车制造商和经销商可以借助思看科技三维扫描技术,为消费者提供高效、精准、灵活、全方位的定制选择和体验。01客户需求与痛点房车作为一种独特的出行方式,具有自由、灵活、舒适和独特的特点,给人们带来非常特殊的旅行和居住体验。思看科技的产品与解决方案还可用于汽车开发设计、冲压件检验、汽车车身检测、其它零部件检测、维护检修与其他车型的定制化环节,为全球客户提供专业的三维数据获取方法,降低检测人工及时间成本,以数字化技术驱动汽车制造产业转型升级。
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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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