需求人群:
["通用NeRF模型研究","场景级一致性跟踪","视觉语言模型研究","三维重建","虚拟现实","增强现实","自动驾驶视觉感知"]
使用场景示例:
使用DL3DV-10K数据集优化NeRF模型表现
基于DL3DV-10K训练视觉语言模型
使用DL3DV-10K中的视角和场景信息进行SLAM系统开发
产品特色:
提供超过1万个高质量视频
人工标注场景关键点和环境复杂度
配套相机姿态、NeRF深度等数据
支持NeRF、视觉语言模型等前沿算法研究
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大规模实景数据集,用于深度学习三维视觉研究
DL3DV-10K是一个包含超过10000个高质量视频的大规模实景数据集,每个视频都经过人工标注场景关键点和复杂程度,并提供相机姿态、NeRF估计深度、点云和3D网格等。该数据集可用于通用NeRF研究、场景一致性跟踪、视觉语言模型等计算机视觉研究。
城市级NeRF实景三维大模型,沉浸式体验。
书生·天际LandMark是一个基于NeRF技术的实景三维大模型,它实现了100平方公里的4K高清训练,具备实时渲染和自由编辑的能力。这项技术代表了城市级三维建模和渲染的新高度,具有极高的训练和渲染效率,为城市规划、建筑设计和虚拟现实等领域提供了强大的工具。
深度学习驱动的三维重建技术
VGGSfM是一种基于深度学习的三维重建技术,旨在从一组不受限制的2D图像中重建场景的相机姿态和3D结构。该技术通过完全可微分的深度学习框架,实现端到端的训练。它利用深度2D点跟踪技术提取可靠的像素级轨迹,同时基于图像和轨迹特征恢复所有相机,并通过可微分的捆绑调整层优化相机和三角化3D点。VGGSfM在CO3D、IMC Phototourism和ETH3D三个流行数据集上取得了最先进的性能。
学习网络中的三维动物
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。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。
生成计算机视觉的合成数据集
Datagen是一个可通过平台或API访问的合成图像数据集,可根据需要生成逼真的全身人像和人与物体在不同环境中互动的场景。用户可以通过代码对单个参数进行完全控制,实现人类中心数据集的设计和生成。
编辑3D场景的指令式NeRF编辑器
Instruct-NeRF2NeRF是一款用于编辑NeRF场景的指令式编辑器。它使用图像条件扩散模型(InstructPix2Pix)逐步编辑输入图像,同时优化底层场景,从而得到一个优化的3D场景,该场景符合编辑指令。我们证明了我们的方法能够编辑大规模的现实世界场景,并且能够比之前的工作实现更真实、更有针对性的编辑。
表情包视觉标注数据集
emo-visual-data 是一个公开的表情包视觉标注数据集,它通过使用 glm-4v 和 step-free-api 项目完成的视觉标注,收集了5329个表情包。这个数据集可以用于训练和测试多模态大模型,对于理解图像内容和文本描述之间的关系具有重要意义。
快速生成三维模型的AI工具
AI 3D Generation是Spline推出的一款3D设计工具,它支持文本到3D生成和图像到3D生成,允许用户通过简单的文本提示或2D图像自动创建出详细且精确的3D模型。该工具具有生成变体与混合、直观且适合初学者、创建独特的3D库、平台集成与实时协作、易于集成和发布等功能。
从思维到设计,仅需几分钟
Tinkercad是一款免费、易于使用的三维设计、电子电路和编码应用程序。它提供基于项目的学习,帮助学生在课堂上树立对STEM的信心。Tinkercad适用于三维设计、电路和编码的学习和实践,可以用于制作产品模型、可打印零件、电子电路和编码程序。
大规模图像描述数据集,提供超过16M的合成图像描述。
PixelProse是一个由tomg-group-umd创建的大规模数据集,它利用先进的视觉-语言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超过1600万个详细的图像描述。这个数据集对于开发和改进图像到文本的转换技术具有重要意义,可以用于图像描述生成、视觉问答等任务。
智能语音生成与数据集
ClearCypherAI是一家总部位于美国的AI初创公司,致力于构建前沿的解决方案。我们的产品包括文本转语音(T2A)、语音转文本(A2T)和语音转语音(A2A),支持多语言、多模态、实时语音智能。我们还提供自然语言数据集、威胁评估、AI定制平台等服务。我们的产品具有高度定制性、先进的技术和优质的客户支持。
SUAPP AI是一款AI驱动的插件,为设计师提供快速将设计图片转换为动态视频的功能,提升设计展示和客户沟通体验。
SUAPP AI是一款AI驱动的设计插件,主要功能包括图像转视频、文本生成图片、图像转换为三维模型等。其优势在于提供直观、生动的设计展示方式,加快设计创意生成速度,定位于设计专业人士。
用于训练通用目标分割模型的视频数据集
SA-V Dataset是一个专为训练通用目标分割模型设计的开放世界视频数据集,包含51K个多样化视频和643K个时空分割掩模(masklets)。该数据集用于计算机视觉研究,允许在CC BY 4.0许可下使用。视频内容多样,包括地点、对象和场景等主题,掩模从建筑物等大规模对象到室内装饰等细节不等。
AI模型数据集平台
始智AI是一家提供AI模型和数据集的平台,致力于为科研单位、企事业单位和个人提供高质量的AI模型和数据集。始智AI的优势在于提供多种类型的AI模型和数据集,包括图像、视频、自然语言处理等,用户可以根据自己的需求选择合适的模型和数据集。始智AI的定价合理,用户可以根据自己的需求选择不同的套餐,满足不同的需求。始智AI的定位是成为AI模型和数据集领域的领先平台。
LiveFood是一个美食视频高光检测数据集和全局原型编码模型
LiveFood是一个包含超过5100个美食视频的数据集,视频包括食材、烹饪、呈现和食用四个领域,所有视频均由专业工人精细注释,并采用严格的双重检查机制进一步保证注释质量。我们还提出了全局原型编码(GPE)模型来处理这个增量学习问题,与传统技术相比获得了竞争性的性能。
数据标注专家 - 为您的训练数据集进行标注
数据标注专家是一个为您提供优质训练数据集的数据标注服务平台。我们拥有专业的团队、先进的标注工具和有效的方法论,致力于帮助您获得更好的训练数据集。我们的服务包括数据标注、算法调优、数据清洗等。无论您是需要图像标注、文本标注还是其他类型的标注,我们都可以满足您的需求。
生成合成数据,管理数据,提高数据质量,构建最佳AI项目数据集。
YData是一个数据中心AI平台,提供生成合成数据、管理数据、提高数据质量和构建最佳AI项目数据集的功能。通过YData,您可以生成高质量的合成数据集,对数据进行管理和改进,构建出适用于您的AI项目的最佳数据集。YData还提供数据目录、数据配置和数据测量等功能。YData的定价信息,请联系官方获取。YData定位为数据科学领域的数据质量工具。
模型和数据集的集合
Distil-Whisper是一个提供模型和数据集的平台,用户可以在该平台上访问各种预训练模型和数据集,并进行相关的应用和研究。该平台提供了丰富的模型和数据集资源,帮助用户快速开展自然语言处理和机器学习相关工作。
数学文本智能标记数据集
AutoMathText是一个广泛且精心策划的数据集,包含约200GB的数学文本。数据集中的每条内容都被最先进的开源语言模型Qwen进行自主选择和评分,确保高标准的相关性和质量。该数据集特别适合促进数学和人工智能交叉领域的高级研究,作为学习和教授复杂数学概念的教育工具,以及为开发和训练专门处理和理解数学内容的AI模型提供基础。
首个说唱音乐生成数据集
RapBank是一个专注于说唱音乐的数据集,它从YouTube收集了大量说唱歌曲,并提供了一个精心设计的数据预处理流程。这个数据集对于音乐生成领域具有重要意义,因为它提供了大量的说唱音乐内容,可以用于训练和测试音乐生成模型。RapBank数据集包含94,164首歌曲链接,成功下载了92,371首歌曲,总时长达到5,586小时,覆盖84种不同的语言,其中英语歌曲的总时长最高,占总时长的大约三分之二。
多语言预训练数据集
FineWeb2是由Hugging Face提供的一个大规模多语言预训练数据集,覆盖超过1000种语言。该数据集经过精心设计,用于支持自然语言处理(NLP)模型的预训练和微调,特别是在多种语言上。它以其高质量、大规模和多样性而闻名,能够帮助模型学习跨语言的通用特征,提升在特定语言任务上的表现。FineWeb2在多个语言的预训练数据集中表现出色,甚至在某些情况下,比一些专门为单一语言设计的数据库表现更好。
一个可以解释和生成梦境场景的ComfyUI插件
ComfyUI-Dream-Interpreter是一个ComfyUI插件,可以让用户输入自己的梦境描述,插件会解释这个梦境的潜在含义,并生成一个全景梦境场景图像。生成的不仅是静态图像,还是一个支持三维交互的Canvas,用户可以仿佛身临其境般探索自己的梦境世界。这个插件将梦境描述、解释和生成相结合,为用户提供一种独特的梦境体验。
大规模图像编辑数据集
UltraEdit是一个大规模的图像编辑数据集,包含约400万份编辑样本,自动生成,基于指令的图像编辑。它通过利用大型语言模型(LLMs)的创造力和人类评估员的上下文编辑示例,提供了一个系统化的方法来生产大规模和高质量的图像编辑样本。UltraEdit的主要优点包括:1) 它通过利用大型语言模型的创造力和人类评估员的上下文编辑示例,提供了更广泛的编辑指令;2) 其数据源基于真实图像,包括照片和艺术作品,提供了更大的多样性和减少了偏见;3) 它还支持基于区域的编辑,通过高质量、自动生成的区域注释得到增强。
大规模视频自动配音数据集
ANIM-400K是一个包含超过425,000个对齐的日语和英语动画视频片段的综合数据集,支持自动配音、同声翻译、视频摘要、流派/主题/风格分类等各种视频相关任务。该数据集公开用于研究目的。
高质量英文网页数据集
FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据,来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计,旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选,以确保高质量,适用于各种自然语言处理任务。
大规模多模态医学数据集
MedTrinity-25M是一个大规模多模态数据集,包含多粒度的医学注释。它由多位作者共同开发,旨在推动医学图像和文本处理领域的研究。数据集的构建包括数据提取、多粒度文本描述生成等步骤,支持多种医学图像分析任务,如视觉问答(VQA)、病理学图像分析等。
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