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教程将展示如何使用Midjourney生成简洁风格的2D卡通学生平面头像。通过详细的步骤和实例,学习如何利用AI技术创作出符合现代审美的卡通形象,适合设计师和插画师快速实现创意。创意来源:Kostay参考咒语:9cuteChinesestudents,aflatdesignstyleiconwithawhitebackgroundandillustrationlineartaesthetic.Itincludescleanshapesandcolorblocksingreen,blue,red,purple,pink,yellowandorangetones--niji6翻译:9个可爱的中国学生,平面设计风格图标,白色背景和插图线条艺术美学。
今天凌晨,一年一度的全球开发者大会正式举办。苹果公司的VisionPro及其操作系统VisionOS发布仅四个月后,就迎来了全新的升级版VisionOS2。在使用场景方面,苹果VisionPro现在不仅限于在飞机上使用,新增了对火车环境的支持,这将为通勤者和旅行者带来便利。
Adobe公司最新推出的ProjectNeo,是一项革命性的3D技术,旨在通过3D元素和效果的整合,提升传统2D图形设计的视觉效果和制作效率。这项技术不仅让2D设计中的元素看起来具有深度和体积,更通过高效的工具和流程,极大地加快了设计的速度。ProjectNeo的先进光影处理功能,使用户能够自由组合形状,并通过光影效果增强矢量图形,轻松创造出接近现实的光影效果,从增加视觉的�
根据研究团队发表的预印本文章,InstantMesh是由腾讯PCGARC实验室和上海科技大学的研究人员开发的人工智能框架,能够在仅需10秒的时间内,从单个2D图像生成高质量的3D网格。该开源框架由多视图扩散模型和3D网格重建模型组成,通过使用不同角度合成的3D视图来实现高质量的重建。这一技术有望显著提升3D行业生产力,尤其在视频游戏开发领域。
在Reddit上,一个帖子引起了广泛的关注。这个帖子展示了一种利用简陋的3D模型动画和Animatediff生成高度自定义的2D动画的方法。这种创新的处理方式,不仅提高了动画制作的效率,也为动画创作提供了更多的可能性。
MoveAI近日推出了全新的MoveAPI,该API可以轻松从2D视频中捕捉生成3D运动数据。用户只需使用单一相机即可捕捉人物动作,操作简单,只需上传视频文件即可完成整个过程。这使得它适用于各种场景,如游戏开发、动画制作、虚拟现实和增强现实应用等。
目前内容产业的数据积累在3D模型和4D动画等方面仍较为薄弱。为了满足即将到来的多维沉浸式体验,清华系创业团队生数科技近期联合清华大学、同济大学等高校推出了全球首个基于「骨骼动画」的4D动画生成框架「AnimatableDreamer」。这些技术的创新能力将为未来的多维数字体验和人机交互带来更多可能性,从开启全新的内容娱乐与消费模式。
在许多3D场景捕获中,由于网格重建失败或者缺乏观测,例如,物体接触区域或难以触及的区域,场景中的某些部分经常会出现缺失的情况。谷歌和加州大学伯克利分校的研究人员提出了NeRFiller框架,可通过2D图像来修复残缺的3D场景,同时发现当图像形成2x2网格时,会生成更多3D一致性的修复效果。为了优化3D场景的几何形态,NeRFiller在室内场景中可加入了相对深度的监督,补全后预测深度,只对补全区域施加排序损失。
由AdobeResearch和澳大利亚国立大学联合研发的人工智能模型宣布了一项突破性的成果,能够从单一的2D图像中生成3D图像。研究人员表示,他们的新算法在大规模图像样本上进行训练,可以在几秒钟内生成这样的3D图像。以下是LRM的主要功能特色:5.Transformer-Based架构:LRM采用了完全可微分的transformer-based编码器-解码器框架,通过预训练的视觉模型对输入图像进行编码,使用大型transformer解码器通过交叉注意力将图像特征投影到3D三平面表示,然后通过多层感知器预测体积渲染的点颜色和密度。
Adobe研究人员与澳大利亚国立大学的团队合作,成功开发了一种突破性的人工智能模型,能够在短短5秒内将单一2D图像转化为高质量的3D模型。这一突破性技术在他们的研究论文《LRM:单一图像到3D的大型重建模型》中有详细介绍,有望彻底改变游戏、动画、工业设计、增强现实和虚拟现实等领域。但他们表示,这项工作展示了基于大规模数据集训练的大型变压器模型具有学习通用的3D重建能力的潜力。