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实时可编辑3D重建!鼠标拖拽就能控制,港大VAST浙大联合出品

实时可编辑3D重建!鼠标拖拽就能控制,港大VAST浙大联合出品

实时可编辑3D重建!鼠标拖拽就能控制,港大VAST浙大联合出品

高斯溅射(Gaussian Splatting)在新视角合成领域掀起了一轮革命性浪潮,取代上一代技术神经辐射场(NeRF)成为学界业界顶流

来自主题: AI技术研报
4829 点击    2024-04-22 20:46
CVPR 2024高分论文:全新生成式编辑框架GenN2N,统一NeRF转换任务

CVPR 2024高分论文:全新生成式编辑框架GenN2N,统一NeRF转换任务

CVPR 2024高分论文:全新生成式编辑框架GenN2N,统一NeRF转换任务

来自香港科技大学,清华大学的研究者提出了「GenN2N」,一个统一的生成式 NeRF-to-NeRF 转换框架,适用于各种 NeRF 转换任务,例如文字驱动的 NeRF 编辑、着色、超分辨率、修复等,性能均表现极其出色!

来自主题: AI技术研报
7429 点击    2024-04-19 17:17
CVPR 2024 | 仅需文本或图像提示,新框架CustomNeRF精准编辑3D场景

CVPR 2024 | 仅需文本或图像提示,新框架CustomNeRF精准编辑3D场景

CVPR 2024 | 仅需文本或图像提示,新框架CustomNeRF精准编辑3D场景

自 2020 年神经辐射场 (Neural Radiance Field, NeRF) 提出以来,将隐式表达推上了一个新的高度。作为当前最前沿的技术之一

来自主题: AI技术研报
3821 点击    2024-04-14 14:04
“梗王”大模型,靠讲笑话登上CVPR | 中山大学

“梗王”大模型,靠讲笑话登上CVPR | 中山大学

“梗王”大模型,靠讲笑话登上CVPR | 中山大学

谁能想到,只是让大模型讲笑话,论文竟入选了顶会CVPR!

来自主题: AI资讯
9590 点击    2024-04-11 17:20
二次元专用超分AI模型APISR:在线可用,入选CVPR

二次元专用超分AI模型APISR:在线可用,入选CVPR

二次元专用超分AI模型APISR:在线可用,入选CVPR

《龙珠》、《神奇宝贝》、《新世纪福音战士》等上个世纪开播的动漫是很多人童年回忆的一部分,它们曾给我们带来了充满了热血、友情与梦想的视觉之旅。某些时候,我们会突然有重温这些童年回忆的冲动,但我们却可能会略带遗憾地发现这些童年回忆的分辨率非常低,根本无法在客厅的 4K 大屏电视上创造出良好的视觉体验,以至于可能阻碍我们与在高分辨率数字世界中成长的孩子分享这些童年回忆。

来自主题: AI技术研报
7347 点击    2024-04-07 17:46
CVPR 2024满分论文|英伟达开源大模型FoundationPose称霸BOP排行榜

CVPR 2024满分论文|英伟达开源大模型FoundationPose称霸BOP排行榜

CVPR 2024满分论文|英伟达开源大模型FoundationPose称霸BOP排行榜

FoundationPose模型使用RGBD图像对新颖物体进行姿态估计和跟踪,支持基于模型和无模型设置,在多个公共数据集上大幅优于针对每个任务专门化的现有方法.

来自主题: AI技术研报
6252 点击    2024-04-05 16:27
CVPR 2024录用结果出炉!2719篇论文被接收,录用率23.6%

CVPR 2024录用结果出炉!2719篇论文被接收,录用率23.6%

CVPR 2024录用结果出炉!2719篇论文被接收,录用率23.6%

一年一度的CVPR 2024录用结果出炉了。今年,共有2719篇论文被接收,录用率为23.6%。

来自主题: AI技术研报
8340 点击    2024-04-05 16:09
马斯克放弃自动驾驶?特斯拉CV负责人被曝离职,马斯克急澄清

马斯克放弃自动驾驶?特斯拉CV负责人被曝离职,马斯克急澄清

马斯克放弃自动驾驶?特斯拉CV负责人被曝离职,马斯克急澄清

就在刚刚,特斯拉CV负责人Ethan Knight被曝已经离职,转投xAI。网友纷纷猜测:马斯克这是要放弃特斯拉FSD了?他急忙澄清道:特斯拉在自动驾驶上正在拼命加速,而AI的人才争夺战,才是最疯狂的!

来自主题: AI技术研报
7326 点击    2024-04-04 16:46
CVPR 2024满分论文,英伟达开源BOP排行榜6D物体姿态第一名方法

CVPR 2024满分论文,英伟达开源BOP排行榜6D物体姿态第一名方法

CVPR 2024满分论文,英伟达开源BOP排行榜6D物体姿态第一名方法

物体姿态估计对于各种应用至关重要,例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据,并且不能应用于测试时未见过的新物体;而类别级方法消除了这些假设(实例训练和 CAD 模型),但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。

来自主题: AI技术研报
7193 点击    2024-04-04 15:32