需求人群:
"L4GM模型适合需要快速生成高质量动画3D对象的专业人士和研究人员,如在电影制作、游戏开发和虚拟现实等领域。它能够显著提高动画制作效率,降低成本,并为创作者提供更大的创作自由度。"
使用场景示例:
电影制作中快速生成动画角色
游戏开发中创建动态环境和角色
虚拟现实中构建交互式3D场景
产品特色:
从视频生成4D对象
支持长视频和高帧率视频的重建
通过4D插值模型提高帧率
使用U-Net架构和自注意力机制
支持自动重建和时间一致性
利用多视图渲染损失进行模型训练
使用教程:
1. 准备一段单视图视频输入
2. 使用L4GM模型进行4D重建
3. 观察模型输出的3D高斯Splatting表示
4. 利用插值模型提高视频帧率
5. 通过自注意力机制确保时间上的一致性
6. 利用多视图渲染损失优化模型训练
7. 将生成的动画对象应用于所需的场景或项目中
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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。
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。
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。
用于双手操作的扩散基础模型
RDT-1B是一个参数量达到1B(目前最大)的模仿学习扩散变换器,预训练在超过1M(目前最大)的多机器人情节上。给定语言指令和多达三个视图的RGB图像,RDT可以预测接下来的64个机器人动作。RDT与几乎所有现代移动操作器兼容,包括单臂到双臂、关节到末端执行器、位置到速度,甚至包括轮式运动。该模型在6K+(最大的之一)自收集的双手情节上进行了微调,并部署在ALOHA双臂机器人上。它在灵巧性、零样本泛化能力和少样本学习方面达到了最先进的性能。
视频生成评估基准测试
Movie Gen Bench是由Facebook Research发布的视频生成评估基准测试,旨在为未来在视频生成领域的研究提供公平且易于比较的标准。该基准测试包括Movie Gen Video Bench和Movie Gen Audio Bench两个部分,分别针对视频内容生成和音频生成进行评估。Movie Gen Bench的发布,对于推动视频生成技术的发展和评估具有重要意义,它能够帮助研究人员和开发者更好地理解和改进视频生成模型的性能。
AI进阶学习路径的个人学习笔记库
ml-retreat 是一个关于人工智能进阶学习的个人学习笔记库。它包含了对机器学习基础的深入理解,以及对于更细微主题的必读/必看资源。这个项目的目标是学习Ilya Sutskever推荐的30篇必读研究论文、Distilled AI的博客、多个AI/ML的视频播放列表,以及深入理解/实现Transformers、LLMs和相关主题。
先进的通用机器人代理
GR-2是一个先进的通用机器人代理,专为多样化和可泛化的机器人操作而设计。它首先在大量互联网视频上进行预训练,以捕捉世界的动态。这种大规模预训练涉及3800万视频剪辑和超过500亿个标记,使GR-2能够在随后的策略学习中跨广泛范围的机器人任务和环境进行泛化。随后,GR-2针对视频生成和动作预测进行了微调,使用机器人轨迹。它展示了令人印象深刻的多任务学习能力,在100多个任务中平均成功率达到97.7%。此外,GR-2在新的、以前未见过的场景中表现出色,包括新的背景、环境、对象和任务。值得注意的是,GR-2随着模型大小的增加而高效扩展,突显了其持续增长和应用的潜力。
统一文本、音乐和动作生成模型
UniMuMo是一个多模态模型,能够将任意文本、音乐和动作数据作为输入条件,生成跨所有三种模态的输出。该模型通过将音乐、动作和文本转换为基于令牌的表示,通过统一的编码器-解码器转换器架构桥接这些模态。它通过微调现有的单模态预训练模型,显著降低了计算需求。UniMuMo在音乐、动作和文本模态的所有单向生成基准测试中都取得了有竞争力的结果。
最先进的图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型,它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度,同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项,以及更优的性价比,适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。
提供AI和机器学习课程
Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术,为未来的职业生涯打下坚实的基础。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
高性能AI加速器,专为AI工作负载设计。
Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator是英特尔推出的一款高性能人工智能加速器,它基于高效的英特尔® Gaudi® 平台构建,具备出色的MLPerf基准性能,旨在处理要求苛刻的训练和推理任务。该加速器支持数据中心或云中的大型语言模型、多模态模型和企业RAG等人工智能应用程序,能够在您可能已经拥有的以太网基础设施上运行。无论您需要单个加速器还是数千个加速器,英特尔Gaudi 3都可以在您的AI成功中发挥关键作用。
创造无限可能的人工智能助手
YunHu Ai 是一个基于人工智能技术的聊天助手,旨在通过自然语言处理和机器学习技术,为用户提供高效、智能的对话体验。它能够理解用户的需求,提供准确的信息和建议,帮助用户解决问题。YunHu Ai 以其强大的语言理解能力、快速响应和用户友好的界面而受到用户的喜爱。
开源计算机视觉库
OpenCV是一个跨平台的开源计算机视觉和机器学习软件库,它提供了一系列编程功能,包括但不限于图像处理、视频分析、特征检测、机器学习等。该库广泛应用于学术研究和商业项目中,因其强大的功能和灵活性而受到开发者的青睐。
探索无限智能,构建更完美的聚合之路。
智语1号是一个以智能系统为基础的聊天平台,提供用户与AI进行互动交流的体验。它利用大模型技术,通过自然语言处理和机器学习,使得AI能够理解和回应用户的各种问题和需求。智语1号的背景是随着人工智能技术的发展,人们对于智能助手的需求日益增长,它旨在为用户提供一个高效、智能的交流环境。产品目前是免费试用,主要面向对智能聊天感兴趣的用户群体。
高效能、低资源消耗的混合专家模型
GRIN-MoE是由微软开发的混合专家(Mixture of Experts, MoE)模型,专注于提高模型在资源受限环境下的性能。该模型通过使用SparseMixer-v2来估计专家路由的梯度,与传统的MoE训练方法相比,GRIN-MoE在不依赖专家并行处理和令牌丢弃的情况下,实现了模型训练的扩展。它在编码和数学任务上表现尤为出色,适用于需要强推理能力的场景。
利用AI优化订阅收入,减少客户流失。
FlyCode是一款基于机器学习和人工智能技术的应用,旨在通过智能支付重试和优化支付流程来最大化订阅收入并减少客户流失。它为不同规模的品牌提供企业级的收入恢复服务,利用成千上万的数据点来确保尽可能高的恢复率。此外,FlyCode通过与客户电子邮件同步的智能逻辑来改善客户体验,确保在最佳时间和日期发送恢复电子邮件,提高打开率。这些电子邮件是事务性的且可定制的。
基于重力视角坐标恢复世界定位的人体运动
GVHMR是一种创新的人体运动恢复技术,它通过重力视角坐标系统来解决从单目视频中恢复世界定位的人体运动的问题。该技术能够减少学习图像-姿态映射的歧义,并且避免了自回归方法中连续图像的累积误差。GVHMR在野外基准测试中表现出色,不仅在准确性和速度上超越了现有的最先进技术,而且其训练过程和模型权重对公众开放,具有很高的科研和实用价值。
统一的图像生成框架,简化多任务图像生成。
OmniGen是一个创新的扩散框架,它将多种图像生成任务统一到单一模型中,无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程,提高了效率,降低了开发和维护成本。
高效能的指令式微调AI模型
Mistral-Small-Instruct-2409是由Mistral AI Team开发的一个具有22B参数的指令式微调AI模型,支持多种语言,并能够支持高达128k的序列长度。该模型特别适用于需要长文本处理和复杂指令理解的场景,如自然语言处理、机器学习等领域。
加速人类科学发现的人工智能
xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导,他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法,包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作,将我们的技术带给超过5亿X应用用户。
谷歌旗下领先的人工智能研究公司
Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司,专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名,其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题,推动科学和医学的进步。
基于记忆的RAG框架,用于全目的应用
MemoRAG是一个基于记忆的RAG框架,它通过高效的超长记忆模型,为各种应用提供支持。与传统的RAG不同,MemoRAG利用其记忆模型实现对整个数据库的全局理解,通过从记忆中回忆查询特定的线索,增强证据检索,从而生成更准确、更丰富的上下文响应。MemoRAG的开发活跃,不断有资源和原型在此仓库发布。
旨在帮助我们理解AI代理的工程化提示项目。
SuperPrompt是一个开源项目,旨在通过精心设计的提示来帮助我们更好地理解人工智能代理。该项目由多个阶段组成,目前仍处于永远的测试阶段。它不仅适用于Claude这样的大型语言模型,也适用于其他类似的模型。项目在移动设备上创建,预期将不断改进。SuperPrompt通过一系列复杂的逻辑和数学结构,旨在探索和扩展AI的认知边界,推动AI技术的发展。
模块化研究导向的检索增强生成统一框架
RAGLAB是一个模块化、研究导向的开源框架,专注于检索增强生成(RAG)算法。它提供了6种现有RAG算法的复现,以及一个包含10个基准数据集的全面评估系统,支持公平比较不同RAG算法,并便于高效开发新算法、数据集和评估指标。
集成了通用和编程能力的人工智能模型
DeepSeek-V2.5 是一个升级版本,结合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct 的功能。这个新模型整合了两个先前版本的通用和编程能力,更好地符合人类的偏好,并在写作和指令遵循等多个方面进行了优化。
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