「图像结构纹理」共找到 939 篇相关文章
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
RAE的终极形态？北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP，解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP，实现图像重建，还提出双条件架构用于生成和编辑，在多基准取得 SOTA 性能。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。
一张照片，一个3D「你」：计算所等提出HumanLift，实现高保真数字人重建
中国科学院计算技术研究所等机构研究人员提出 HumanLift 技术，基于单张参考图像重建高斯网数字人全身。该技术融合三维视频扩散模型和人脸增强，仅需单张人体图片就能重建高逼真三维数字人。
提效软件研发，AI Agent好用吗？
InfoQ直播邀请多位专家探讨AI4SE，提及前端知识库特点、Agent自学习等。专家认为AI目前多辅助人类，落地要重视“人”因素，还探讨了应用挑战、衡量维度、未来趋势等，QCon上海站将设专题。
SIGGRAPH Asia 2025 | OmniPart框架，让3D内容创作像拼搭积木一样简单
香港大学等机构研究者推出OmniPart框架，解决3D内容创作难题，已被SIGGRAPH Asia 2025接收。它将生成任务解耦为两阶段，保证部件独立又能完美组合，质量和效率超现有方法，应用潜力大。
Codex 和 Claude Code，用哪个？
文章探讨 Codex 和 Claude Code 的使用，建议有条件用最好的模型工具。介绍二者特点，给出文件同步、记忆文件更新、项目目录结构添加等使用方法，还强调写好 Prompt 及明确 AI 能力边界的重要性。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源，8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5，全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元，在多模态基准上性能优，还公开数据构建与训练策略等细节，复现简单。
让YOLO飞起来：从CPU到GPU的配置指南
文章指出默认安装的YOLO用CPU计算，处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤，对比性能，还给出常见问题解决办法，能显著提升运行效率。