《技术科普扫盲帖!VR虚拟现实视频到底怎么拍出来的?》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:技术科普扫盲帖!VR虚拟现实视频到底怎么拍出来的?相信大家现在对VR虚拟现实视频也不陌生了,也看过很多的视频。那么这些视频到底是怎么做出来的呢?接
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在互联网科技飞速发展的今天,唱吧音乐集团不仅在音乐娱乐领域取得了巨大成功,更是在虚拟现实技术方面取得了开创性的进展。唱吧集团旗下的开飞科技成功研发了行进式3D虚拟现实演出引擎系统,这一技术的问世预示着线下文化旅游行业将迎来前所未有的变革。唱吧将开放合作,积极投资,欢迎文旅行业的合作伙伴携IP与资源加入,共同探索虚拟现实技术在文旅领域的广泛应用,为中国乃至全球的文旅行业带来革命性的变化,一个虚实融合的沉浸式未来世界就在眼前。
MuseV是一个基于扩散的虚拟人类视频生成框架,支持无限长度生成,使用了一种新颖的视觉条件并行去噪方案。已经发布了在人类数据集上训练的虚拟人类视频生成模型。开发团队表示,未来将发布MuseTalk,一个实时高质量的嘴型同步模型,可以与MuseV一起作为完整的虚拟人类生成解决方案。
近日Adobe宣布计划在年内推出由生成式AI加持的PR,遗憾的是官方并未公布具体时间。根据Adobe官方演示,AI加持的PR实现了一句话就能P视频,用户只需输入文本提示词,就能添加、改变和删除物体,增加辅助镜头,甚至还能把某个镜头延长几帧。PS的AI功能思路上和P有些类似,都是通过文字提示词,让一些人类觉得麻烦的细节处理起来更加简单,例如添加内容、移除或替换图像的一部分、扩展图像等等。
在今晚的vivo发布会上,官方首先介绍了vivoOriginOS4系统的成绩。OriginOS4是酷安2023的年度OS评分中,唯一一个超过9分的系统,被网友戏称为蓝苹果”,流畅度、动效等媲美iOS。虚拟显卡还能实现主机级光追、插帧和超分的技术,光线实时计算面数从10万级提升到百万超高量级,不论是皮肤纹理是环境中的反射和阴影,都可以前所未有的真实呈现”。
MuseV是一个基于扩散模型的虚拟人视频生成框架,支持无限长度视频生成,采用了新颖的视觉条件并行去噪方案。它提供了预训练的虚拟人视频生成模型,支持Image2Video、Text2Image2Video、Video2Video等功能,兼容StableDiffusion生态系统,包括基础模型、LoRA、ControlNet等。要了解更多有关MuseV的信息,欢迎访问官方网站。
在视频分割领域,SegmentAnything模型被用于探索新的视频对象分割技术。研究团队测试了两种不同的模型,旨在结合SAM的分割能力和光流技术的优势,以提高视频分割的性能。具体的技术细节、模型性能指标以及未来的研究方向尚未详细公布,但这些初步的研究成果已经为视频分割技术的发展提供了新的方向和可能性。
医学中,孤独症被定义为一种始于儿童早期,以社交与交流障碍、刻板行为和狭隘兴趣为核心症状的神经发育障碍性疾病。据统计,我国孤独症儿童的患病率约为1%,这意味着每100个孩子中可能就有1个患有孤独症,且男童患病比例远高于女童,约为4:1。其中14岁以下的儿童超过300万,在师资方面,我国实际孤独症康复老师只能覆盖1.3%的人群,剩下98.7%的人群暂无得有效康复训练
4月10日7时至9时,本年度首个龙年龙月龙日龙时”出现。很多网友好奇,龙年龙月龙日龙时”怎么算出来的?天干地支在历法制定中发挥了不可替代的作用,这一系统不仅体现了中国古代人民的智慧与创造力,更是中华文化传承与发展的重要载体。
一项名为Make-Your-Anchor的研究成果即将在CVPR2024上展示。该项目输入1分钟视频进行训练,可以合成带手部动作的虚拟人视频,支持嘴型同步,支持换脸。这一创新的框架为头像生成领域带来了新的可能性和前景。
4月12日,国际数据公司发布《中国视频云市场跟踪》报告,腾讯云音视频的解决方案份额连续七次获得市场冠军。在视频直播、生产创作与媒资管理赛道也位列首位,在实时互动赛道保持高增长,为企业在全真互联时代的高质量发展提供了坚实的数字化助力。加快技术与行业经验的对外输出,为企业国际化的发展提供数字化升级与业务创新。
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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