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近期研究取得突破,通过2D扩散模型在未纹理的原始网格上生成外观。这些方法生成RGB纹理时往往包含不必要的固定阴影效果,在下游应用中导致渲染效果不真实。大量实验表明,通过这种方法生成的材质对用户更具吸引力,并在渲染质量上显著优于基准方法,适用于游戏和电影制作等下游任务。
SignLLM是一个创新的多语言手语模型,它具有通过文字描述生成手语视频的能力。这项技术对于听力障碍者来说是一个巨大的进步,因为它能够提供一种新的沟通方式。通过这种模型,可以更好地服务于多元文化和语言社区,促进信息的无障碍交流。
在创造生动的3D动画角色时,面临着这样的挑战,除了要满足特定领域的高要求比如角色需要有独特风格和丰富细节缺乏高质量的数据支撑。现有方法通常无法生成具有丰富细节,和过度自然的纹理,使得角色看起来不真实,不够生动。该项目的代码即将发布,项目入口:https://make-it-vivid.github.io/。
StreamingT2V是一款独特的视频生成工具,它采用了自回归方法来逐帧生成视频内容。它会根据前一段视频的内容来生成下一段内容,就像连环画中,每一幅画都是基于前一幅来绘制的。6、模型灵活性:StreamingT2V的效果不依赖于特定的文本到视频的模型,意味着随着基础模型的改进,视频质量有望进一步提升。
FilmRecommender是一款电影个性化推荐与发现工具。它允许用户通过简单的文字描述,比如提供背景设定、情节、主题或演员等信息,来查找和发现感兴趣的电影。它能有效地提升用户的电影观影体验和满意度。
Clip4Cir采用了一种搜索图片的方法,图片看起来像给定的图片,但是在标题中描述了变化。它使用了增加了特殊技巧的CLIP模型。主要内容包括:项目目标:实现基于参考图像和文字描述的图像检索任务模型框架:先微调CLIPencoder,再训练Combiner网络进行多模态融合数据集:使用FashionIQ和CIRR两个流行的数据集用法:提供了CLIP微调、Combiner训练、评估等多个脚本效果:验证结果表明,相比复杂的SOTA方法,该方案可以获得更好的性能特点:代码清晰易于理解,便于研究总体来说,本项目提供了一个基于CLIP的图像检索任务强大且易于使用的解决方案,值得关注和参考。
谷歌在日前的+I/O+大会发布了新型+AI+工具「MusicLM」能把文字描述转化为音乐。在+Web、Android+或+iOS+上的+AI+Test+Kitchen+应用程序中,用户可以输入提示,如「晚宴深情爵士乐」或「创建具有催眠效果的工业声音」,让+MusicLM+将生成多个版本的音乐。正在法院中起诉的几个案件可能对生成音乐的+AI+产生影响,包括涉及未经知情或未经同意使用其作品为+AI+系统进行训练的艺术家的权�
WebmasterWorld里有人发现了上图的这种全新AdSense广告样式,将广告标题和描述文字连在一起显示(只不过颜色不同),貌似这样可以让广告商在有限的广告单元里写更多的文字。