
CVPR 2025:单图秒变专业影棚,几何/材质/光影全搞定,数据训练代码全开源
CVPR 2025:单图秒变专业影棚,几何/材质/光影全搞定,数据训练代码全开源如何从一张普通的单幅图像准确估计物体的三维法线和材质属性,是计算机视觉与图形学领域长期关注的难题。
如何从一张普通的单幅图像准确估计物体的三维法线和材质属性,是计算机视觉与图形学领域长期关注的难题。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型(LRM,Large Reasoning Model)带来了新的 post-training scaling law,强化学习(RL,Reinforcement Learning)成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而,针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高:
秘密、误导与破裂的信任。一场关于科技界最红 CEO 被迅速驱逐又戏剧性回归的内幕。
幻觉(Hallucination),即生成事实错误或不一致的信息,已成为视觉-语言模型 (VLMs)可靠性面临的核心挑战。随着VLMs在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用,幻觉问题因其潜在的重大后果而备受关注。
为了让用户获得沉浸体验Parallel Live的直播间搭建几乎和Instagram别无二致,评论、表情、打赏等基础的互动功能也同样在应用中有所体现。这样逼真的虚拟空间就为吸引主播进入打下了一定的基础。
Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型(LLM)的能力,能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式,Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象,并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
,清华大学、北京航空航天大学团队推出了全新的架构设计 ——Personalize Anything,它能够在无需训练的情况下,完成概念主体的高度细节还原,支持用户对物体进行细粒度的位置操控,并能够扩展至多个应用中,为个性化图像生成引入了一个新范式。
个性化图像生成是图像生成领域的一项重要技术,正以前所未有的速度吸引着广泛关注。它能够根据用户提供的独特概念,精准合成定制化的视觉内容,满足日益增长的个性化需求,并同时支持对生成结果进行细粒度的语义控制与编辑,使其能够精确实现心中的创意愿景。
短短2小时的AI辅导换来的是学生考试成绩跃居全国前2%的惊人成果。这种模式不仅释放了学生的时间,更颠覆了教师的角色定位:AI传授知识,教师专注于灵魂引导。Alpha School究竟如何做到的?
从一行行代码、注释中感受 AlexNet 的诞生,或许老代码中还藏着启发未来的「新」知识。