3D 视觉派:斯坦福具身智能人物关系图
2021年弋力加入清华叉院,将实验室命名为“三维视觉计算与机器智能实验室”,试图从3D视觉出发进一步推动具身智能的研究;而王鹤加入北大前沿计算研究中心,则果断挂上具身智能的牌子,成立了“具身感知与交互实验室”。同时,受张宏江的邀请,王鹤还在北京智源人工智能研究院成立了具身智能中心,并担任中心主任。弋力、王...
GPAvatar:仅需单图,快速且精准的3D头像重建及其表情控制
我们的方法主要由一个编码器和两个分支组成:一个分支使用基于点的表情场(PEF)来捕获细粒度的表情特征,另一个分支通过多三平面注意力(MTA)整合来自多个输入的信息,最后是渲染和超分辨率组件。因为三平面表示强大的3D几何先验,我们首先使用Encoder-Decoder编码器将原始图像映射到三平面表示,并将其作为我们的规范...
诺贝尔化学奖也花落AI领域!刚刚,AlphaFold开发者等人获奖 | 深度...
在比赛中,AlphaFold成功预测了给定的43种蛋白质中的25种的最准确结构,而同一类别的第二名参赛队伍只预测出了43种中的3种。和以往依赖预先构想逻辑的传统人工智能方法不同的是,AlphaFold并未使用已经明确结构的蛋白质3D模型作为模板,而是通过将机器学习作为蛋白质结构预测网络的核心组成部分,让AlphaFold从数据中自行发现...
...3D 场景,美图&信工所&北航&中大联合提出 3D 编辑方法 CustomNeRF
如图3和图4展示了CustomNeRF与基线方法的3D场景重建结果对比,在参考图像和文本驱动的3D场景编辑任务中,CustomNeRF均取得了不错的编辑结果,不仅与编辑提示达成了良好的对齐,且背景区域和原场景保持一致。此外,表1、表2展示了CustomNeRF在图像、文本驱动下与基线方法的量化比较,结果显示在文本对齐指标、图像对齐指标和人类...
单个A100生成3D图像只需30秒,这是Adobe让文本、图像都动起来的新...
我们来看一下生成的3D图像效果。方法概览单阶段3D扩散模型是如何训练并推理的呢?研究者首先引入了一种新的扩散框架,该框架使用基于重建的降噪器来对有噪声的多视图图像去噪以进行3D生成;其次他们提出了一种新的、以扩散时间步为条件的、基于LRM的多视图降噪器,从而通过3DNeRF重建和渲染来渐进地...
300层之后,3D NAND的技术路线图
3DNAND闪存进一步发展了多级存储技术,并将4bit/cell(QLC)方法投入实际应用(www.e993.com)2024年10月25日。这相当于平面NAND闪存(MLC)存储密度的两倍,是现有3DNAND闪存(TLC)存储密度的1.33倍。字线层数(横轴)与存储密度(纵轴)之间的关系。TLC(3位/单元)方法和QLC(4位/单元)方法之间的存储密度存在明显差异。
最新自动驾驶视觉SLAM方法综述
实时特征patch方向估计的结果如图3(a)所示。在后端使用EKF算法来跟踪从前端获取的稀疏特征点,并使用相机位姿和界标点方向作为状态量来更新其均值和协方差。同年,Klein和Murray(2007)提出了一种并行跟踪和建图系统PTAM。它实现了跟踪和建图工作的并行化。特征提取和建图的过程如图3(b)所示,首次通过非线性优化方法...
ECCV 2024 | 引入DiT的原生3D通用框架,适用任意神经场、秒级生成
在数值指标上,LN3Diff同样优于目前最优的原生text-conditioned3D生成方法。以图像为条件的Objaverse3D生成考虑到3D内容创作更多采用图片作为参考,本文方法同样支持在给定单目图片条件下实现高质量3D生成。相比于多视图生成+重建的两阶段方法,本文方法在3D生成效果、多样性以及3D一致性上有更...
综述:超图计算
3.3.超图语义计算一旦建立了研究对象之间的高阶复杂关联,就需要执行超图语义计算,以准确表示这些对象。超图神经网络——一种结合了超图强大建模能力和神经网络表示能力的技术——被开发出来,用于通过特定设计的超图卷积算子学习结构语义表示。现有的超图神经网络大致可以分为两类:基于谱的方法和基于空间的方法,如表2...
美国参议院提出AI政策路线图,建议每年至少拨款320亿美元
据3dprint网站5月14日消息,美国诺斯罗普·格鲁曼公司与SWISSto12合作,利用3D打印技术生产射频天线。SWISSto12专门制造3D打印射频组件,这些组件较传统组件更高效、质量更轻,并能降低制造成本。此次合作将为GEOStar-3卫星项目提供天线馈电链,旨在提升卫星通信和感测性能。SWISSto12已经通过诺格的资质认证,并计划在2024年内...