BOB半岛DiffusionLight是一种通过生成的镀铬球来估计图像中照明的方法。使用Stable Diffusion XL（SDXL）扩散模型，研究人员开发了一种简单而高效的技术，可用于虚拟物体插入图像、AR和VR增强、建筑室内设计可视化、计算机游戏中更逼真的场景，以及摄影和电影中更准确的规划。DiffusionLight方法使用迭代修复技术处理SDXL生成的初始扩散噪声图，生成一致质量的铬球，进而生成HDR铬球，提供逼真的光照评估。
DiffusionLight是一种通过生成的镀铬球来估计图像中照明的方法。
使用Stable Diffusion XL（SDXL）扩散模型，研究人员开发了一种简单而高效的技术，可用于虚拟物体插入图像、AR和VR增强。
DiffusionLight方法使用迭代修复技术处理SDXL生成的初始扩散噪声图。
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DiffusionLight是一种使用生成的镀铬球来估计图像中的光照的方法。研究人员开发了一种简单但有效的技术来估计单个输入图像中的照明。使用DiffusionLight进行环境光线D对象无缝插入到现有照片中，让插入的物体光影无比真实。
Lightricks公司最近发布了LongAnimatediff项目，这一次主要解决的问题是Animatediff一次只能生成16帧视频的限制。LongAnimatediff则包括两个模型，一个可以最多一次生成64帧的视频，另一个可以生成32帧的视频32帧那个效果更好。目前推荐使用64帧的模型。
StreamDiffusion是一个开源项目，最近在推特上引起了热烈讨论。这个项目基于LCM和SDXLTurbo技术，每秒能够生成110张图像，为想要开发实时图像生成产品的人提供了一个值得关注的资源。对于对图像生成感兴趣的人来说，这个项目值得一试。
Text2Immersion是一种创新的方法，通过文本提示生成高质量的3D沉浸式场景。该项目的流程首先利用预训练的2D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云，然后在高斯云上进行细化阶段，通过插值和细化来增强生成场景的细节。通过对系统进行广泛评估，我们证明了其在渲染质量和多样性方面超越了其他方法，为文本驱动的3D场景生成迈出了重要一步。
MIT和Adobe的研究人员最近提出了一种新颖的人工智能方法，称之为分布匹配蒸馏，该方法旨在将扩散模型转化为一步图像生成器，从显著提高图像生成的效率和质量。据称他们的一步生成器在生成逼真图像方面不仅与StableDiffusionv1.5相媲美速度更快30倍。这一研究为图像生成领域带来了崭新的可能性，通过创新的方法，使得生成模型在效率和质量方面都取得了显著提升。
单目深度估计一直是计算机视觉领域的难点。仅凭一张RGB图像，想要还原出场景的三维结构，在几何结构上非常不确定，必须依赖复杂的场景理解能力。通过估计仿射不变的深度，Marigold可以消除由于相机内参的不确定性引入的深度估计误差。
文生图平台Playground宣布开源PlaygroundV2版本，允许商业化，用户通过文本就能生成3D、动漫、素描、朋克、暗黑等多种类型1024x1024图片，同时提供免费在线体验。PlaygroundV2是基于StableDiffusionXL开发成从Midjourney搜集了10个类别，每个类别包含3000个样本的高质量图片用于图文对齐。本文素材来源Playground官网灰色的外星人，呈现出不同色调的蛇皮纹理，融合了机器人颈部特征，超大迷
LogoDiffusion是一款利用人工智能技术快速创建独特和定制标志的工具。它不仅可以创建品牌资产可以创建3D徽标。无需使用Photoshop或Illustrator，您可以使用他们的编辑软件来发展您的徽标设计想法。
Text2Immersion是一个创新的工具，专门用于从文本提示生成高质量的3D沉浸场景。该方法首先使用预训练的2D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云，然后通过精炼和插值处理来增强生成场景的细节。如需了解更多或体验Text2Immersion，请访问Text2Immersion官方网站。
百度Apollo联合吉利推出了CarLife增强版，该版本已在吉利几何E萤火虫车型上率先量产。CarLife增强版解决方案引入了丰富的手机音视频生态，通过手车互联的连接桥梁，将用户手机中的音视频应用引入到车机中，让车主可以在车内享受丰富的音视频资源BOB半岛。百度CarLife将继续促进手机和车机的融合，为车主带来流畅、顺滑的车机体验。
Tidio是一款在线客服软件，提供带有聊天机器人增强的实时聊天功能，帮助您提供优质的客户服务。该软件已经赢得了全球30万+企业的信赖。
DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,特别适用于野外场景。
Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户可以基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。
Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能可以创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更多的约会回应。用户可以使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。
Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器，利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户可以使用直观的在线平台免费增强求职申请。
该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。
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vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。
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AnyChat是一款AI助手应用，通过使用AI完成任务和回答问题来提高工作效率。用户可以通过AnyChat执行各种任务BOB半岛，如搜索、生成文档、回答问题等。通过AnyChat，用户可以优化工作流程，提高工作效率。
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FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。
Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。
ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，可以使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能BOB半岛。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置BOB半岛。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。
这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户可以与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。
3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集BOB半岛。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
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