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AI生成未来 | 24FPS实时生成!腾讯混元推出WorldPlay:打破“速度与记忆”悖论,720P无限流视频随意玩!

WorldPlay提出了一种创新的实时交互式世界模型,通过双重动作表示(结合键盘输入和摄像机姿态)、重建上下文记忆机制和时间重构技术,解决了长期几何一致性与实时性的平衡问题。模型采用上下文强制蒸馏方法,有效防止误差累积,实现24FPS的720p视频生成。实验表明其在多样化场景中保持卓越的视觉质量和几何一致性,支持3D重建、文本驱动事件等应用。该技术为具身智能和虚拟环境开发提供了新思路。

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#人工智能#音视频#计算机视觉 +4
AI生成未来 | 24FPS实时生成!腾讯混元推出WorldPlay:打破“速度与记忆”悖论,720P无限流视频随意玩!

WorldPlay提出了一种创新的实时交互式世界模型,通过双重动作表示(结合键盘输入和摄像机姿态)、重建上下文记忆机制和时间重构技术,解决了长期几何一致性与实时性的平衡问题。模型采用上下文强制蒸馏方法,有效防止误差累积,实现24FPS的720p视频生成。实验表明其在多样化场景中保持卓越的视觉质量和几何一致性,支持3D重建、文本驱动事件等应用。该技术为具身智能和虚拟环境开发提供了新思路。

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#人工智能#音视频#计算机视觉 +4
AI生成未来 | 24FPS实时生成!腾讯混元推出WorldPlay:打破“速度与记忆”悖论,720P无限流视频随意玩!

WorldPlay提出了一种创新的实时交互式世界模型,通过双重动作表示(结合键盘输入和摄像机姿态)、重建上下文记忆机制和时间重构技术,解决了长期几何一致性与实时性的平衡问题。模型采用上下文强制蒸馏方法,有效防止误差累积,实现24FPS的720p视频生成。实验表明其在多样化场景中保持卓越的视觉质量和几何一致性,支持3D重建、文本驱动事件等应用。该技术为具身智能和虚拟环境开发提供了新思路。

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#人工智能#音视频#计算机视觉 +4
数据派THU | 原创丨从文字到流动的世界:AI视频生成模型背后的数学

AI视频生成技术正迎来突破性发展,以Vidu、Sora等模型为代表,实现了"文字直接生成视频"的跨越。核心技术基于扩散模型和Transformer架构:扩散模型通过"去噪"学习从噪点重建画面,Transformer则负责理解时空信息。新一代模型在时空一致性、物理模拟和叙事能力上取得显著进步,能生成长达1分钟的高质量视频。其数学本质是学习高维视频流形结构,通过

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#人工智能#计算机视觉#深度学习 +4
机器之心 | ​丢掉注意力的扩散模型:Mamba带火的SSM被苹果、康奈尔盯上了

为了用更少的算力让扩散模型生成高分辨率图像,注意力机制可以不要,这是康奈尔大学和苹果的一项最新研究所给出的结论。

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#深度学习#人工智能#算法 +3
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 粘连物体分割与计数应用(二)--基于距离变换+分水岭算法 Halcon/OpenCV实现比较

本文介绍了基于距离变换和分水岭算法的粘连物体分割与计数方法,对比了Halcon和OpenCV的实现效果。该方法适用于粘连不严重的物体分割,通过阈值处理、距离变换、分水岭算法等步骤实现。实验表明,Halcon实现更简单稳定,而OpenCV需要更多预处理步骤且对图像质量要求较高。文章以糖豆和硬币为例展示了两种实现效果,指出当严重粘连时可能需要改用形态学+连通域方法。最后强调实际应用中需根据具体情况选择

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#人工智能#opencv#深度学习 +3
阿旭算法与机器学习 | 【SAM3教程-1】SAM3 使用文本提示进行图像分割详细步骤与示例【附源码】

本文介绍了基于SAM3视觉大模型的文本提示图像分割方法。文章详细阐述了五个核心步骤:模型初始化与配置、图像预处理、文本提示设置、模型推理以及结果后处理与可视化。通过代码示例展示了如何利用文本提示(如"穿红衣服的人")实现精准目标分割,并提供了多个分割效果示例。SAM3模型支持点、框和文本多种提示方式,其文本提示功能显著提升了交互性和实用性,使用户能通过自然语言描述快速分割目标物

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#计算机视觉#人工智能#机器学习 +3
阿旭算法与机器学习 | 【SAM3教程-1】SAM3 使用文本提示进行图像分割详细步骤与示例【附源码】

本文介绍了基于SAM3视觉大模型的文本提示图像分割方法。文章详细阐述了五个核心步骤:模型初始化与配置、图像预处理、文本提示设置、模型推理以及结果后处理与可视化。通过代码示例展示了如何利用文本提示(如"穿红衣服的人")实现精准目标分割,并提供了多个分割效果示例。SAM3模型支持点、框和文本多种提示方式,其文本提示功能显著提升了交互性和实用性,使用户能通过自然语言描述快速分割目标物

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#计算机视觉#人工智能#机器学习 +3
PyTorch深度学习实践概论笔记9练习-​使用kaggle的Otto数据集做多分类​

5 Exercise 9-2: Classifier Implementation练习9-2:找到kaggle的这个数据集做多分类Dataset ref:https://www.kaggle.com/c/otto-group-product-classification-challenge/data

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#深度学习#机器学习#神经网络 +2
OpenCV与AI深度学习 | StereoWorld:妙用视频生成模型,2D视频转成高质量3D立体视频

总而言之,StereoWorld的出现,为我们提供了一个将海量2D视频资源转化为沉浸式3D体验的新思路。它通过创新的几何感知正则化和专门构建的大规模数据集,显著提升了单目到立体视频生成的质量和真实感。不过文中称速度还需要进一步优化,目前的模型转一段几秒钟的视频需要6分钟。THE END!

#人工智能#深度学习#transformer +2
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