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Towards High-Fidelity 3D Portrait Generation with Rich Details by Cross-View Prior-Aware Diffusion实

本文提出了一种基于跨视图先验感知扩散模型的高保真3D人像生成方法PortraitDiffusion。针对现有方法在多视图一致性上的不足导致的纹理模糊问题,该方法从条件约束和扩散过程两个维度增强多视图一致性:1)提出混合先验扩散模型(HPDM),通过显式几何先验映射和隐式注意力机制相结合的方式控制新视角生成;2)设计多视图噪声重采样策略(MV-NRS),在SDS优化过程中通过共享锚点噪声初始化和基于

#3d
win11本地Qwen3.5 +Ollama+OpenClaw!

摘要:Qwen3.5发布多个尺寸模型,从0.8B到397B满足不同需求,小模型性能对标大模型且运行门槛低。4B/9B模型适合作为智能体基座,9B性能媲美120B级别模型。通过Ollama可轻松部署Qwen3.5,配合OpenClaw实现本地AI助手功能,能完成文件读写等操作,标志着本地大模型实用化的重要进展。虽响应速度有待优化,但已实现从理论到实用的突破。

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堪比Focal Loss!解决目标检测中样本不平衡的无采样方法

训练目标检测模型的一个难点是样本不均衡,特别是正负样本比例严重失衡。目前解决这类问题主要是两种方案(见综述Imbalance Problems in Object Detection: A Review):一是hard sampling方法,从所有样本中选择一定量的正样本和负样本,只有被选择的样本才计算loss,一般会倾向选择一些难负例样本,比如OHEM;另外一类方法是soft sampling方

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采用face_recognition进行人脸识别时,解决摄像头太远人脸太小导致无法检测的问题

经测试发现,把图像resise放大后再进行人脸识别,可以识别出非常小的人脸区域以上相片站在10米开外,分辨率300万的笔记本电脑上都可以识别不过处理速度非常的慢,很卡,不知道换1080TI或者以上显卡能否提高效率本来离摄像头不到1米的距离就无法识别的,现在距离10米左右,人脸小的自己站的地方都看不清的情况下,仍然可以识别。ret, frame = video_capture.read()...

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基于深度学习神经网络等机器学习技术实现一个医学辅助诊断的专家系统原型

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