「单图像3D重建」共找到 1059 篇相关文章
来自MIT最强AI实验室:OpenAI天才华人研究员博士毕业了!
OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士,辅修哲学,是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员,将推进世界模型技术,强调视觉世界模型对具身智能至关重要。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型,有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格,贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低,Meta此举或为获取编码训练数据。
Being-VL的视觉BPE路线:把「看」和「说」真正统一起来
北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出 Being-VL 的视觉 BPE 路线,先将图像离散化并「分词」,再与文本统一建模,能缩短跨模态链路、保留视觉结构先验,还介绍了实现步骤、训练方式等。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1,成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1,运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构,在多场景表现卓越,推理速度快,成本低,还接入多款主流编程工具。
2025年4月17日消息,OpenAI 连发o3和o4 mini,o3为强大推理模型,o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具,可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI,兼容所有模型。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队:关于物理信息神经网络的预处理:如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络(PINNs)为求解微分方程正反问题提供灵活框架,但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法,通过对数据和方程归一化,在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度,不增计算成本。
AI Native的组织架构应该是怎么样的?Block CEO:每家公司都可以压缩成一个agent
Block CEO Jack Dorsey 认为传统公司层级制度在 AI 时代已无必要,AI 可承担协调等功能。Block 以 AI 为中心重建公司,构建两个世界模型,搭建四层架构,裁员 40%,重新定义人员角色和 CEO 工作。
每帧Sora级震撼!Midjourney首个视频模型登场,超逼真大片首测来袭
Midjourney首个AI视频模型V1上线,每月10美金可体验20秒。其视觉效果惊艳,能媲美Sora等,还能一键让图像动起来。成本低,提供多种模式与设置,有技术愿景,未来将完善模块。
这个项目专治建模手残党,给张图就能转变可编辑能转动的3D模型
img2threejs上线11天获4.8k Star,专治建模手残党。给它一张图,它让AI写代码把物体“搭”出来,不重建几何,也不下素材包,还省Token、零依赖,有严格质量门控。
谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃,宣告VAE时代结束
谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13,宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架,解决诸多问题,还为其高维潜空间定制DiTDH架构,性能优异。