人工智能如何帮助科学家?| 热点|算法|机器人|大模型|神经网络...

散点背景气泡显示的是AI直接用于改进科学进展的核心方面;横线背景气泡显示的是AI帮助设计研究或将结果传达给同行及公众;网格背景气泡代表着科学收益,这些收益不直接来自AI,而主要来自为AI使用而搭建的软件与硬件基础设施;斜线背景气泡指的是科学中的AI前沿;白色背景气泡代表AI对AI的研究02最典型的AI在科学中的应用...

如何辨别真假“AI刘强东”?10亿参数,数字人实时生成视频

第一,AI刘强东的声音。先用TTS(文本内容转语音)技术,该技术发展了好多年了,还可有不同音色和音调。甚至都不用很大的模型,但模型大了,花钱更多,效果更好。第二,AI刘强东的形象,用少量人脸素材建模,再用一种三维网格,比如上面有30000个点,理解起来,“点”就是几何图形的顶点,顶点在动,人就有表...

3D版Midjourney来了?Luma AI发布Genie 1.0,生成手办只需10秒

用户可以从中选择,并在三维网格界面内对模型的纹理进行编辑。这些AI生成的3D模型可以在屏幕上预览,也可以导出到Blender、Unity等工具中进一步使用,直接加入动画、游戏、VR等工作流中。Genie1.0不仅有网页版,在discord平台和手机端都可以试玩。一经发布,慕名而来的网友们就把Genie1.0冲上了App...

广联达2024年半年度董事会经营评述

在此基础上,公司打造了数字孪生实景建模产品BIMTwins,支持将不同源头拍摄的多张照片或视频生成三维网格模型,该数字模型可与现实世界形成数字孪生,以指导规划、设计、对比分析、园区运维等应用。截至当前,BIMTwins工具累计已支持项目50多个,支持基建现场基于无人机的进度可视化、土方计算与进度对比,提升了客户的远程项目管...

Synthesia: AI Avatar的PMF样本,像PPT一样做视频

在3D场景理解方向上,则主要探索如何从二维图像中恢复三维场景信息,提高从单张图片中解析三维场景的能力。例如,Text2room从二维文本到图像模型中提取三维网格,Pose2room从人类活动中理解三维场景,Panopticlifting使用神经场进行全景三维场景重建。此外,还有一些研究专注于人脸建模方面,例如LearningNeuralParametric...

AIGC产业研究报告2023——三维生成篇

2022年11月,英伟达(Nvidia)提出的Magic3D模型在DreamFusion的基础上提出了两步优化策略:首先用与DreamFusion相似的扩散模型生成低分辨率、简单渲染的哈希网格三维模型,之后再采用与传统计算机图形学相似的方法对三维模型进行更高质量的渲染(www.e993.com)2024年11月23日。与DreamFusion相比,Magic3D模型生成的三维模型分辨率更高,且渲染效果更好,生成效率...

天气预报吊打气象台!AI已经赢麻了!

第二个损失是由时间判别器定义的，它是一个三维（3D）卷积神经网络，用于区分观察到的和生成的雷达序列，施加时间上的一致性并惩罚跳跃的预测。为了提高准确性，DeepMind引入了一个正则化项，从而惩罚真实雷达序列和模型预测平均值（用多个样本计算）之间的网格单元分辨率的偏差。最后，DeepMind为生成器引入了一个完全...

【品览AI论技】Mesh R-CNN回顾:三维目标检测与形状预测

MeshR-CNN摒弃了使用固定网格模板预测形态的方法,而是利用多种三维表达方法完成预测。首先模型预测出粗糙的目标体素,然后转换成网格并对其进行细化。MeshR-CNN流程模型以RGB图像作为输入,对目标进行检测,获取目标的类别、掩膜和三维网格,并对真实世界中的复杂模型进行有效处理。

一位70后眼中,人工智能与可视计算的过去、现在与未来

在访问Kobelt教授期间,我主要致力于将机器学习技术进一步引入到图形学当中,用于三维模型的处理和分析。因为在当时,我跟浙大CAD实验室的一位博士生叫许栋,做了一个很有趣的工作。我们这个技术,可以在不同的三维模型之间进行插值,背后用的计算理论是网格上的微分方法,我们将其称为“泊松形状插值”。

后GPT时代,多模态是最大的机会

六、GPT让AI平民化,应用开发者很难建立核心技术壁垒;七、但在多模态领域,三至五年内仍有修建“技术护城河”的大量机会;八、多模态领域的应用创新、模式创新机会远多于单模态领域。大语言模型的“垄断”与“白菜化”我做过很多年自然语言处理(NLP)相关的工程研发。不夸张地说,GPT终结了大多数独立存在的NLP上...