一键开关灯!谷歌用扩散模型,将电影级光影控制玩到极致
它让用户能够从单张图像实现对光源的细粒度参数化控制, 可以改变可见光源的强度和颜色、环境光的强度,并且能够将虚拟光源插入场景中。
它让用户能够从单张图像实现对光源的细粒度参数化控制, 可以改变可见光源的强度和颜色、环境光的强度,并且能够将虚拟光源插入场景中。
传统上,我们划子网时,常见的最小子网是 /30,4 个 IP,能用 2 个(因为网络号和广播地址要“保留”)。
扩散模型(Diffusion Models, DMs)如今已成为文本生成图像的核心引擎。凭借惊艳的图像生成能力,它们正悄然改变着艺术创作、广告设计、乃至社交媒体内容的生产方式。如今,只需一段文字,就能生成一张极具风格的个性化头像,已经不再稀奇。
国家知识产权局信息显示,中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请一项名为“信号分离方法、装置、存储介质及计算机程序产品”的专利,公开号CN119865401A,申请日期为2024年12月。
国家知识产权局信息显示,中国工商银行股份有限公司申请一项名为“一种视频修复方法、装置、设备、介质及程序产品”的专利,公开号CN119809984A,申请日期为2024年12月。
近日,英伟达宣布推出一款名为 Describe Anything 3B(DAM-3B)的 AI 模型,旨在解决图像和视频中特定区域详细描述的难题。该模型在静态图像和动态视频的局部描述方面表现出色,为相关领域带来了新的突破。
英伟达近期在人工智能领域取得了新突破,推出了一款名为Describe Anything 3B(简称DAM-3B)的先进AI模型,专门用于解决图像和视频中特定区域的详细描述难题。
上一篇文章介绍了IPv4地址的一些基本概念,这篇文章再给大家的介绍一下IPV4的内容。对基本概念不清楚的可以去看一下我的上篇文章。
4月17日,上海泰则半导体有限公司宣布其 “片上逻辑分析仪的数据缓存方法” 专利(公开号 CN 119829490 A)正式通过国家知识产权局公示。该专利聚焦芯片设计验证环节的核心痛点,通过灵活触发条件设置与存储优化策略,显著提升芯片调试效率与资源利用率。
金融界 2025 年 4 月 10 日消息,国家知识产权局信息显示,中电信数智科技有限公司申请一项名为“基于多掩码匹配分割网络的虚拟水尺水位识别方法”的专利,公开号 CN 119785288 A,申请日期为 2024 年 12 月。
国家知识产权局信息显示,征图新视(江苏)科技股份有限公司申请一项名为“一种提高目标检测任务样本质量的方法”的专利,公开号 CN 119785027 A,申请日期为2024年12月。
CREATETABLE customers_masked ASSELECTcustomer_id,CASEWHEN gender = 'M'THEN(SELECTCONCAT(ELT(1+FLOOR(RAND*10), '张', '李', '王', '刘',
国家知识产权局信息显示,南京栢拓视觉科技有限公司申请一项名为“一种用于识别危险动态目标的辅助驾驶系统”的专利,公开号CN 119693918 A,申请日期为2024年12月。
具体来说,UFO 提出了一种基于特征检索的分割方法,将分割任务重新定义为计算 token 特征和图像特征的相似度,无需 SAM,最多仅需输出 16 个 token 即可实现 MLLM 的精细分割。UFO 还支持文本格式的目标框输出,通过并行解码高效支持密集检测
本文提出新任务——空间-时间实例分割,目标对整个传感器输入(包括连续事件和可选对齐帧)进行实例分割。为此,介绍了名为MouseSIS的数据集,其中包含对齐的灰度帧和事件,标注了多达7只自由移动和互动的老鼠的真实标签(像素级实例分割)。此外,还提供了两种参考方法
本文作者来自北京大学和阿里通义万相实验室。其中论文第一作者是汤昊,北京大学 2022 级博士生,目前主要关注统一的多模态任务建模算法。指导教授是王立威老师,北京大学智能学院教授,曾获 NeurIPS 2024 最佳论文奖、ICLR 2023 杰出论文奖及 IC
国家知识产权局信息显示,中国移动通信集团广东有限公司、中移湾区(广东)创新研究院有限公司、中国移动通信集团有限公司申请一项名为“基于可信执行环境的隐私保护认证人求交方法、装置”的专利,公开号CN 119646789 A,申请日期为2024年10月。
当天,文心快码Baidu Comate也发布了文心大模型4.5支持的新版本,为用户带来更加强大的智能交互体验。即日起,用户可以在文心快码Baidu Comate的【Chat】功能中,选择切换至ERNIE-4.5-8K-Preview,体验这一新一代原生多模态大
目前我们不打算直接发布带有标签的旧照片划痕数据集。如果你想获取成对的数据,可以使用我们的预训练模型对收集的图像进行测试以获得标签:
Encoder的主要功能是将输入转化为固定维度的向量,它由多个相同的层组成。每层包含两个子层:自注意力层和前馈全连接层。自注意力层通过计算输入中各元素之间的注意力分数,来捕捉元素之间的长程依赖关系;前馈全连接层则将每个元素映射到不同的向量空间,以捕获更高级的特
transformer 解码器 掩码 encoder 前馈 2025-03-12 18:40 12