需求人群:
"目标受众包括计算机视觉研究人员、动画制作者、游戏开发者和模拟仿真工程师。CHOIS技术能够帮助他们创建更加真实和自然的人类-物体交互场景,提高模拟和动画的逼真度,同时也能为游戏和虚拟现实应用提供更加丰富的交互体验。"
使用场景示例:
1. 研究人员使用CHOIS技术模拟家庭环境中的人类与家具的交互。
2. 动画师利用CHOIS生成电影中角色与道具的自然互动场景。
3. 游戏开发者使用CHOIS技术为游戏中的NPC设计逼真的交互动作。
产品特色:
- 根据语言描述生成同步的物体和人类运动。
- 使用条件扩散模型进行物体和人类运动的合成。
- 通过稀疏物体路径点作为输入条件,实现在上下文环境中的交互合成。
- 引入物体几何损失以提高生成物体运动与输入路径点的匹配度。
- 设计指导项以在采样过程中强制执行接触约束。
- 支持从3D场景中提取路径点作为输入条件。
- 能够处理需要精确手-物体接触和地面支撑的复杂交互场景。
使用教程:
1. 准备初始物体和人类状态的数据。
2. 提供一个语言描述,描述期望的人类-物体交互场景。
3. 确定稀疏物体路径点,作为交互合成的输入条件。
4. 使用CHOIS模型,输入上述数据和描述。
5. 模型将根据输入生成同步的物体和人类运动。
6. 观察生成的交互是否符合预期,如有需要,调整输入条件并重新生成。
7. 将生成的交互应用到相应的3D场景或动画中。
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基于条件扩散模型的人类-物体交互合成技术
Controllable Human-Object Interaction Synthesis (CHOIS) 是一种先进的技术,它能够根据语言描述、初始物体和人类状态以及稀疏物体路径点来同时生成物体运动和人类运动。这项技术对于模拟真实的人类行为至关重要,尤其在需要精确手-物体接触和由地面支撑的适当接触的场景中。CHOIS通过引入物体几何损失作为额外的监督信息,以及在训练扩散模型的采样过程中设计指导项来强制执行接触约束,从而提高了生成物体运动与输入物体路径点之间的匹配度,并确保了交互的真实性。
从单张图片重建逼真的3D人体模型
PSHuman是一个创新的框架,它利用多视图扩散模型和显式重构技术,从单张图片中重建出逼真的3D人体模型。这项技术的重要性在于它能够处理复杂的自遮挡问题,并且在生成的面部细节上避免了几何失真。PSHuman通过跨尺度扩散模型联合建模全局全身形状和局部面部特征,实现了细节丰富且保持身份特征的新视角生成。此外,PSHuman还通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验,增强了不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。PSHuman的主要优点包括几何细节丰富、纹理保真度高以及泛化能力强。
3D网格生成与语言模型的统一
LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型(LLMs)预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识,并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本,允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出,以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时,实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。
从单张图片创建可控3D和4D场景的视频扩散模型
DimensionX是一个基于视频扩散模型的3D和4D场景生成技术,它能够从单张图片中创建出具有可控视角和动态变化的三维和四维场景。这项技术的主要优点包括高度的灵活性和逼真度,能够根据用户提供的提示词生成各种风格和主题的场景。DimensionX的背景信息显示,它是由一群研究人员共同开发的,旨在推动图像生成技术的发展。目前,该技术是免费提供给研究和开发社区使用的。
业界领先的开源大型混合专家模型
Tencent-Hunyuan-Large(混元大模型)是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家(MoE)模型,拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展,特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源,旨在激发更多研究者的创新灵感,共同推动AI技术的进步和应用。
专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站
Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生,他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI(2D和3D)上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域,为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。
下一代视频和图像实时对象分割模型。
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2)是Meta公司开发的下一代模型,用于视频和图像中的实时、可提示的对象分割。它实现了最先进的性能,并且支持零样本泛化,即无需定制适配即可应用于之前未见过的视觉内容。SAM 2的发布遵循开放科学的方法,代码和模型权重在Apache 2.0许可下共享,SA-V数据集也在CC BY 4.0许可下共享。
4D重建模型,快速生成动画对象
L4GM是一个4D大型重建模型,能够从单视图视频输入中快速生成动画对象。它采用了一种新颖的数据集,包含多视图视频,这些视频展示了Objaverse中渲染的动画对象。该数据集包含44K种不同的对象和110K个动画,从48个视角渲染,生成了12M个视频,总共包含300M帧。L4GM基于预训练的3D大型重建模型LGM构建,该模型能够从多视图图像输入中输出3D高斯椭球。L4GM输出每帧的3D高斯Splatting表示,然后将其上采样到更高的帧率以实现时间平滑。此外,L4GM还添加了时间自注意力层,以帮助学习时间上的一致性,并使用每个时间步的多视图渲染损失来训练模型。
提供关于人工智能的最佳资源,学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。
AI Online Course是一个互动学习平台,提供清晰简明的人工智能介绍,使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识,并强调实际应用和技术优势。
基于Java的全能视觉智能识别项目
JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目,它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能,还可以轻松扩展到其他领域,如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案,让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。
一种通过计数事实数据集和自举监督实现真实物体删除和插入的方法
ObjectDrop是一种监督方法,旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。主要功能是可以从图像中移除物体及其对场景产生的影响(如遮挡、阴影和反射),也能够将物体以极其逼真的方式插入图像。它通过在一个小型的专门捕获的数据集上微调扩散模型来实现物体删除,而对于物体插入,它采用自助监督方式利用删除模型合成大规模的计数事实数据集,在此数据集上训练后再微调到真实数据集,从而获得高质量的插入模型。相比之前的方法,ObjectDrop在物体删除和插入的真实性上有了显著提升。
通用视觉-语义物体检测,无需任务特定调优
T-Rex2是一种范式突破的物体检测技术,能够识别从日常到深奥的各种物体,无需任务特定调优或大量训练数据集。它将视觉和文本提示相结合,赋予其强大的零射能力,可广泛应用于各种场景的物体检测任务。T-Rex2综合了四个组件:图像编码器、视觉提示编码器、文本提示编码器和框解码器。它遵循DETR的端到端设计原理,涵盖多种应用场景。T-Rex2在COCO、LVIS、ODinW和Roboflow100等四个学术基准测试中取得了最优秀的表现。
用于精细文本控制图像生成的空间对齐文本注入
FineControlNet是一个基于Pytorch的官方实现,用于生成可通过空间对齐的文本控制输入(如2D人体姿势)和实例特定的文本描述来控制图像实例的形状和纹理的图像。它可以使用从简单的线条画作为空间输入,到复杂的人体姿势。FineControlNet确保了实例和环境之间自然的交互和视觉协调,同时获得了Stable Diffusion的质量和泛化能力,但具有更多的控制能力。
企业AI SaaS平台
ALFI是一款由人工智能驱动的企业SaaS平台,采用计算机视觉、机器学习、深度学习和边缘计算技术。它提供了广告定向、实时观众分析和个性化内容交付等功能。ALFI的独特网络将人工智能屏幕安装在Uber和Lyft等共乘服务中,实现数字户外广告的精准定向和个性化交付。它通过计算机视觉技术实时匹配受众与相关广告,并在符合隐私规范的过程中进行内容投放。ALFI的目标是为品牌提供更精准的广告投放,为企业提供实时观众分析和定制化内容交付。
AI与计算机视觉结合的摔跤耐力挑战
Wrestling Endurance Challenge是一个结合了人工智能和计算机视觉的摔跤耐力挑战应用。该应用通过AI分配任务,利用计算机视觉检测用户的持续时间。用户可通过扬声器或耳机接收指令,以参与耐力挑战。应用使用持续的机器学习在云端进行计算,并保证隐私安全,不会发送视频,仅导出关节坐标和轨迹数据。
通过人工智能提供参与度分析平台
AttentionKart是一个利用人工智能提供参与度洞察的平台。它使用计算机视觉技术如面部识别、表情识别、眼球追踪等,帮助用户分析参与度和互动,获得用户行为深入洞察。平台可以离线分析录像,也可以在线整合第三方应用。主要功能包括参与度分析、精准用户画像、互动优化等。适用于教育机构的在线课程、企业的会议演示、销售电话等场景。
Avataar是一个基于人工智能的可视化故事讲解平台
Avataar是一个利用生成式AI技术为用户提供沉浸式可视化内容创作能力的平台。它能够帮助用户无需代码快速制作3D空间场景、虚拟角色以及交互式视频。Avataar使创作者能够更高效地讲述故事,为消费者带来更好的可视化体验。该平台提供基于网页的零代码解决方案,用户可以使用Google、Apple或邮箱账号快速登录。Avataar拥有强大的AI生成能力,助力用户进行视觉化创作,大大提升工作效率。
提供创新的3D家具可视化软件,提升客户的购物体验。
Zolak 3D家具可视化软件是一款创新的产品,利用计算机视觉和人工智能技术,帮助家具零售商实现产品的可视化展示和个性化内容展示。通过使用我们的产品,您可以提高销售额,减少退货率,提升客户满意度。我们的软件可以让客户在虚拟环境中浏览家具,并提供个性化的购物体验。
无人商店,无需排队
Amazon Go是一种无人商店的概念,利用人工智能和计算机视觉技术,消费者可以在无需排队的情况下购买商品。该商店通过追踪顾客的购买行为和商品拿取,自动扣除顾客的账户,并提供电子收据。Amazon Go的优势在于提供了便利的购物体验,节省了顾客的时间,并提供了更加智能和高效的零售解决方案。
云端计算机视觉软件平台
LandingLens是一个云端计算机视觉软件平台,通过直观的界面和自然的提示交互,使您能够在几分钟内创建自定义的计算机视觉项目。其数据导向的人工智能技术确保即使在小型数据集的情况下,模型也能正常工作。LandingLens提供灵活的部署选项,包括云端和边缘设备,使其易于集成到现有环境中。无论是单个生产线还是全球运营,LandingLens都能轻松扩展项目。
无需代码或训练数据即可建立强大的计算机视觉模型
DirectAI是一个基于大型语言模型和零样本学习的平台,可以根据您的描述即时构建适合您需求的模型,无需训练数据。您可以在几秒钟内部署和迭代模型,省去了组装训练数据、标记数据、训练模型和微调模型的时间和费用。DirectAI在纽约市总部,并获得了风投支持,正在改变人们在现实世界中使用人工智能的方式。
MMAudio根据视频和/或文本输入生成同步音频。
MMAudio是一种多模态联合训练技术,旨在高质量的视频到音频合成。该技术能够根据视频和文本输入生成同步音频,适用于各种应用场景,如影视制作、游戏开发等。其重要性在于提升了音频生成的效率和质量,适合需要音频合成的创作者和开发者使用。
3D自主角色的沉浸式交互框架
SOLAMI是一个端到端的社交视觉-语言-动作(VLA)建模框架,用于与3D自主角色进行沉浸式交互。该框架通过综合三个主要方面构建3D自主角色:社交VLA架构、交互式多模态数据和沉浸式VR界面。SOLAMI的主要优点包括更精确和自然的字符响应(包括语音和动作),与用户期望一致,并且延迟更低。该技术的重要性在于它为3D自主角色提供了类似人类的社交智能,使其能够感知、理解和与人类进行交互,这是人工智能领域中的一个开放且基础的问题。
Anduril与OpenAI合作,推进美国人工智能领导力并保护美国及盟军。
Anduril Industries是一家国防技术公司,与OpenAI合作,共同开发并负责任地部署先进的人工智能解决方案,用于国家安全任务。通过结合OpenAI的先进模型和Anduril的高性能国防系统及Lattice软件平台,合作旨在提高保护美国及盟军军事人员免受无人机和其他空中设备攻击的国防系统。这一合作强调了美国在人工智能领域的领导地位
创建并分享你热爱的一切事物的列表。
Hypelist是一个在线平台,允许用户创建和分享关于他们所热爱的一切事物的列表,包括书籍、电影、音乐、旅行地点等。这个平台利用人工智能技术,根据用户的喜好提供个性化推荐,帮助用户发现更多他们可能喜欢的内容。Hypelist的主要优点在于其个性化推荐系统和用户友好的界面,它不仅帮助用户组织和分享他们的兴趣爱好,还能通过智能推荐发现新的兴趣点。产品背景信息显示,Hypelist旨在帮助用户更好地组织和发现他们所热爱的事物,并通过社交分享功能与他人交流。目前,Hypelist提供免费版本,用户可以升级到高级版本以解锁更多AI功能和高级定制选项。
大规模基础世界模型,生成多样的3D可操作环境
Genie 2是由Google DeepMind开发的一款大规模基础世界模型,能够基于单一提示图像生成无尽的、可操作的、可玩的3D环境,用于训练和评估具身智能体。Genie 2代表了深度学习和人工智能领域的一大进步,它通过模拟虚拟世界及其行动后果,展示了在大规模生成模型中的多种紧急能力,如物体交互、复杂角色动画、物理模拟等。Genie 2的研究推动了新的创意工作流程,用于原型化交互体验,并为未来更通用的AI系统和智能体的研究提供了新的可能性。
Amazon Nova是亚马逊新一代的基础模型,提供前沿智能和行业领先的性价比。
Amazon Nova是亚马逊推出的新一代基础模型,能够处理文本、图像和视频提示,使客户能够使用Amazon Nova驱动的生成性AI应用程序理解视频、图表和文档,或生成视频和其他多媒体内容。Amazon Nova模型在亚马逊内部约有1000个生成性AI应用正在运行,旨在帮助内部和外部构建者应对挑战,并在延迟、成本效益、定制化、信息接地和代理能力方面取得有意义的进展。
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