「动作迁移」共找到 532 篇相关文章
可灵2.5 Turbo太凶残:30%成本暴降+效果飞跃,生成体操动作可去参赛
快手推出可灵2.5 Turbo视频生成模型,在力量感、滞空感和物理感知上进步明显。官方称其在文本响应、动态效果等维度效果提升,高品质模式成本降30%。不过,它在物理认知方面仍有欠缺。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈:QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)在机器人操控领域潜力大,但应对长时序或精细操作任务时性能下降,根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型,提升了机器人空间推理与操控精度。
用最简单的大模型技术打造一个迁云专家有多难?
文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限,介绍“LX0.1”AI专家助手构建,还提及分层评测、人机协同等优化,最后展望AI在云迁移的未来方向。
腾讯祭出开源核弹!LeVo音乐生成模型,媲美Suno,支持零样本风格迁移,歌词完美匹配
音乐生成领域有重大突破,腾讯AI Lab开源高保真音乐生成模型LeVo。它由LeLM和音乐编解码器组成,能解决现有方法在音质、音乐性等方面的局限,实验显示其优于现有方法,功能强大且适用场景多。
拒绝视频生成,深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5,放弃基于视频生成模型的路线,训练时联合学习动作与未来世界表征,推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线,具跨背景泛化能力,为世界模型提供新思路。
清华姚班团队,开源具身智能视觉语言动作(VLA)模型工具箱,打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司,开源了基于PyTorch的视觉语言动作(VLA)模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座,解决行业研发困境,其预训练模型表现出色,还与Hugging Face合作推出评测平台。
抽象小视频秒变特效大片:原视频精髓不变角色环境任意换,Luma出品
Luma AI推出Modify Video玩法,能将抽象小视频爆改为特效大片,可对角色、场景等任意换,还保留原视频动作运镜。能进行视频动捕、风格迁移、单个元素编辑,性能超越同行Runway。
Yann LeCun离开Meta后首篇论文?使用了宇树机器人做研究
伯克利、纽约大学等团队发表论文,提出GenMimic方法,让机器人能零样本复现AI生成视频动作。Yann LeCun是共同导师之一。团队构建GenMimicBench数据集,经仿真和真实实验验证方法可行。
字节推出全新视频换装框架DreamVVT
视频虚拟试穿技术受关注,但现有方法有局限。字节推出DreamVVT框架,基于扩散变换器,分两阶段试穿,能应对多种复杂场景,不过也存在依赖遮罩、复杂动作表现不稳定等问题。
腾讯发布Hunyuan-GameCraft!从静图进入动态游戏世界
近年来,现有方法难满足游戏视频生成需求。腾讯推出Hunyuan - GameCraft,可基于一张图像和提示词生成游戏交互视频,能精准响应交互信号,保留历史场景信息,不过动作空间待丰富。