「零样本风格迁移」共找到 608 篇相关文章
Meta再推WorldGen，简单一句话，竟「盖」出50×50米一座城
Meta推出WorldGen，可根据文本提示生成可探索的3D世界。它融合多项技术，能生成50×50米完整纹理化场景，保持风格与几何一致。虽处于研究阶段，但成果可兼容主流游戏引擎，有降本增效潜力。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
TPAMI 2025 | AI对抗迁移性评估的「拨乱反正」：那些年效果虚高的攻防算法们
本文第一作者赵正宇来自西安交大，针对现有迁移攻击方法缺乏系统公平对比分析的问题，将其分为五大类，在 ImageNet 上对 23 种攻击与 11 种防御方法开展评估，证实评估缺陷会误导结论，解决后有新见解。
混元3D开源端到端全景深度估计器，代码+精选全景数据已上线，在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注，但因全景数据稀缺、球面畸变问题，以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²，通过数据扩充引擎和SphereViT架构，提升性能，展现SOTA表现。
不做手机缩小版：AI 健康记录迁到手腕，要跨过哪些工程鸿沟？
文章围绕HarmonyOS的穿戴应用，如‘小卡健康’等，探讨将AI健康记录迁移到手腕面临的工程挑战。介绍了应用场景、系统能力调用，以及从接口到产品可用需解决的问题，强调要以用户体验为导向进行产品优化。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
马斯克麾下最惨打工人：手滑删掉xAI三周训练数据
xAI一名员工在数据迁移时误删了2到3周的核心训练数据，这或为Grok重组震荡后遗症。xAI为追Claude等，采取喂Cursor数据、自研V9等策略，还曾借道访问竞品模型。如今xAI把算力租给对手变现。
奥特曼亲自上阵，Images 2.0登顶王座！大米刻字，生图跨入GPT-5时代
OpenAI上线ChatGPT Images 2.0，奥特曼称其是从GPT - 3到GPT - 5的飞跃。它是首个‘会思考’的图像AI，能精准听懂中文指令、渲染复杂UI，在Arena榜单登顶，解决了多语言、风格等痛点。
ChatGPT Images 2.0震撼发布！碾压谷歌Nano Banana，设计真要完了
北京时间凌晨3点，OpenAI发布ChatGPT Images 2.0，是先进模型，能处理复杂视觉任务。它精度控制力高、多语言能力强，风格表达成熟，支持多种宽高比，有现实世界理解能力等，已向相关用户开放，但也有局限性。
击败PI ，清华系具身公司包揽「具身奥林匹克」三项全球第一，刷新世界纪录！
在Benjie's Olympics赛事中，星动纪元凭借自研具身智能模型获三项全球第一，击败具身领域老牌公司PI。该赛事规则严苛，星动纪元在剥橘子、开锁、翻袜子任务中表现出色，此前其在技术研发和场景落地也成果颇丰。