我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。...最后，我们生成了一个以低分辨率点云和合成视图为条件的精细点云（4,096 个点）。在实践中，我们假设图像包含来自文本的相关信息，并且不明确地以文本为条件点云。...对于每个模型，我们的 Blender 脚本将模型标准化为边界立方体，配置标准照明设置，最后使用 Blender 的内置实时渲染引擎导出 RGBAD 图像。 然后，我们使用渲染将每个对象转换为彩色点云。...2、查看合成 GLIDE 模型 本文的点云模型以文中数据集的渲染视图为条件，这些视图都是使用相同的渲染器和照明设置生成的。...由于我们的 3D 数据集与原始 GLIDE 训练集相比较小，因此我们仅在 5% 的时间内从 3D 数据集中采样图像，其余 95% 使用原始数据集。
自定义圆形图片 - 将图片设置为圆形显示的组件。 glide - Glide 是一个针对 openharmony 的快速高效的图像加载库，专注于平滑滚动。...Glide hmos testapplication +移植的代码项目 Glide 支持获取，解码和显示视频静止图像，图像和动画 GIF。...Glide 包含一个灵活的 api，使开发人员可以插入几乎所有网络堆栈。...Glide 的主要重点是使任何种类的图像列表尽可能平滑和快速地滚动，但是 Glide 在几乎所有需要获取，调整大小和显示远程图像的情况下也很有效。...Gloading - 深度解耦 Hos Hap 中全局加载中、加载失败及空数据视图，为组件化改造过程中的解耦长征助力，分离全局加载状态视图的实现和使用。
此后，ALIGN、BASIC、GLIDE、Flamingo 和 Imagen 等大型语言视觉模型有了进一步的改进。研究此类模型的训练和功能需要包含数十亿图像文本对的数据集。...为了解决这个问题并使大规模多模态模型的研究民主化，我们提出了 LAION-5B——一个由 58.5 亿个 CLIP 过滤的图像文本对组成的数据集，其中 2.32B 包含英语。...我们使用数据集展示了 CLIP、GLIDE 和 Stable Diffusion 等基础模型的成功复制和微调，并讨论了使用这种规模的公开可用数据集启用的进一步实验。...我们的直觉很简单：从成对的文本图像数据中了解世界是什么样子以及它是如何描述的，并从无监督的视频片段中了解世界是如何移动的。...最后，我们展示了我们的模型在具有挑战性的近乎重复的照片数据集上合成高质量和时间连贯视频的有效性。此 https URL 提供代码和预训练模型。
transcoderRegistry; //包含能够解析图像标题的{@link ImageHeaderParser}的无序列表。...,不包括采样和转化 SOURCE, //将资源的解码，下采样和转换后的数据写入磁盘。.../** *工厂接口，用于将任意复杂的数据模型转换为具体的数据类型,DataFetcher可以使用来获取由模型。 *此接口有两个目标： *1.将特定模型转换为可以被解码为资源。...Glide 的内置过渡以一致的方式运行，并且将根据加载图像的位置在某些情况下避免运行。 ? 在这里插入图片描述 //包装视图的目标将能够提供所有必要的参数并开始过渡。...和 解码后的数据缓存 。
这项工作通过富含文本的图像（例如电影海报、书籍封面等）增强了当前的视觉指令调整管道。具体来说，我们首先使用公开的 OCR 工具从 LAION 数据集中收集 422K 富含文本的图像的结果。...此外，我们使用识别的文本和图像标题提示纯文本 GPT-4，以生成 16K 对话，每个对话都包含文本丰富的图像的问答对。...通过定性分析，LLaVAR 基于结合文本和图像的最新现实世界在线内容，展示了与人类有前途的互动（例如推理、写作和阐述）技能。我们在此 https URL 公开提供我们的代码/数据/模型。...我们在合成数据和野外图像上评估我们的方法，并证明其在网格质量和运行时间方面的优越性。此外，我们的方法可以通过与现成的文本到图像扩散模型集成来无缝支持文本到 3D 任务。...，但通常无法将分布外场景解析为其组成实体。
各种性能改进，包括在下载采样图像时大量减少垃圾，更加智能的默认磁盘缓存策略，以及加载GIF时性能提升。 改进了视图大小和布局的处理，特别是在RecyclerView中。...Glide 生成的API通过将选项对象和任何包含的集成库与构建器的选项合并，来创建单个流畅的API。...如果您要求GifDrawable，如果图像不是GIF，Glide将加载GifDrawable或错误（即使它恰好是完全有效的图像）。...但是，为了避免检查元数据（和相关的错误）的性能开销，您可以在迁移完成后通过覆盖以下方法来禁用清单解析AppGlideModule： @GlideModule public class GiphyGlideModule...，有个更深入理解： Glide4.0源码全解析（一），GlideAPP和.with()方法背后的故事 Glide4.0源码全解析（二），load()背后的故事 Glide4.0源码全解析（三），into
02 、基于关系感知扩散模型的海报布局生成 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...2.2 基于扩散模型的海报布局生成 扩散模型是一类使用马尔可夫链将噪声转换为数据样本的概率生成模型。...，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕...04 、基于规划和渲染的商品海报生成 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...05 、 总结&展望 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值
在推出针对文本和图像的生成人工智能模型之后，OpenAI现在展示了下一步可能出现的东西：一个从文本到三维模型的生成器。通过文本描述，Point-E生成了3D点云，可以作为虚拟环境中的模型。...很显然，Point-E的质量相对较低，因而使得该系统的效率很高。 Point-E从文本描述中生成的点云的一些例子 当Point-E生成点云后，再由另一个作为三维建模和设计标准的模型将其转化为网格。...前者类似于DALL-E或Stable Diffusion等系统，可以从文本描述中生成图像。第二个模型由OpenAI对图像和相关3D目标物体进行训练，学习从图像中生成相应点云。...为了更好地训练，OpenAI使用了数百万个3D目标和相关的元数据。...这可能让它在某些应用上更加实用，或者发现更高质量的3D对象，"该团队表示。 “我们已经推出了Point-E，一个用于文本条件合成3D点云的系统。它首先生成合成视图，然后根据这些视图生成彩色点云。
在推出针对文本和图像的生成人工智能模型之后，OpenAI现在展示了下一步可能出现的东西：一个从文本到三维模型的生成器。通过文本描述，Point-E生成了3D点云，可以作为虚拟环境中的模型。...很显然，Point-E的质量相对较低，因而使得该系统的效率很高。 Point-E从文本描述中生成的点云的一些例子 当Point-E生成点云后，再由另一个作为三维建模和设计标准的模型将其转化为网格。...Point-E中的两个生成模型 具体来看，Point-E本身由两个模型组成：一个GLIDE模型和一个image-to-3D模型。...前者类似于DALL-E或Stable Diffusion等系统，可以从文本描述中生成图像。第二个模型由OpenAI对图像和相关3D目标物体进行训练，学习从图像中生成相应点云。...为了更好地训练，OpenAI使用了数百万个3D目标和相关的元数据。
User Agent解析：解析User Agent字符串，获取设备和浏览器信息。 URL分析器：解析URL，获取各个部分的详细信息。 远程桌面 流量监控：实时监控网络流量，帮助你了解网络使用情况。...格式转换 Unix时间戳转换：将Unix时间戳转换为日期时间。 RSA密钥格式转换：转换RSA密钥的格式，方便在不同平台使用。 JSON格式化：美化和格式化JSON数据。...JSON转换：支持JSON和其他格式（如XML、YAML、CSV）之间的转换。 Liquid转换：使用Liquid模板引擎转换数据。 RGB颜色转换：将RGB颜色值转换为十六进制或CSS颜色名称。...JSON转C#实体类：根据JSON数据生成C#实体类。 JSON转CSV：将JSON数据转换为CSV格式。 Postman数据转换：将Postman导出的数据转换为其他格式。...Yaml转Json：将Yaml格式的数据转换为Json格式。 文字工具 谷歌翻译：使用谷歌翻译API进行文本翻译。 多行拼接：将多行文本拼接为单行文本。 日志查看器：查看和分析日志文件。
接下来，称为先验的模型将文本编码映射到相应的图像编码，图像编码捕获文本编码中包含的提示的语义信息。 最后，图像解码模型随机生成一幅从视觉上表现该语义信息的图像。...第一步 - 把文本和视觉图像联系起来 输入“泰迪熊在时代广场滑滑板”的文字提示后，DALL-E 2生成了下图： 图源：https://www.assemblyai.com/blog/how-dall-e...GLIDE扩展了扩散模型的核心概念，通过增加额外的文本信息来增强训练过程，最终生成文本条件图像。让我们来看看GLIDE的训练流程： 下面是一些使用GLIDE生成的图像示例。...第三步 - 从文本语义到相应的视觉语义的映射 到了这步，我们如何将文字提示中的文本条件信息注入到图像生成过程中? 回想一下，除了图像编码器，CLIP还学习了文本编码器。...DALL-E 2使用了另一种模型，作者称之为先验模型，以便从图像标题的文本编码映射到对应图像的图像编码。DALL-E 2的作者用自回归模型和扩散模型进行了实验，但最终发现它们的性能相差无几。
2020年UIST上发表的“网页端视频的自动化制作”里，我们介绍了一种基于内容所有者提供的时间和视图限制，将网页自动转换为短视频的研究原型——URL2Video。...URL2Video从HTML源中提取资源（文本、图像或视频）及其设计风格（包括字体、颜色、图形布局和层次结构），并将这些可视资源组合成一系列的快照，同时保持与源页面相似的外观和感觉，然后根据用户指定的纵横比和持续时间...利用这些信息，URL2Video解析网页，分析内容，选择视觉突出的文本或图像，同时保留它们的设计风格，并根据用户提供的视频规范进行组合。...出于研究模型的目的，我们将域限制在静态网上，这些页面包含HTML层次结构中保存的突出资源和标题，这些层次结构遵循最近的网页设计原则，鼓励使用重点的元素、更清晰的部分以及引导读者感知信息的视觉焦点顺序。...URL2Video将这些视觉上可区分的元素标记到资源组的候选列表，每个元素可能包含一个标题、一个产品图象、详细描述和调用操作按钮，并捕获每个元素的原始素材（文本和多媒体文件）和详细的设计规范（HTML标签
由于创建3D内容需要相关的专业技能和专业知识，这使得此类资产比图像和视频等其他视觉媒体稀缺得多。这种稀缺性引出一个关键的研究问题，即如何设计可扩展的模型以有效地从这些数据中生成高质量的3D资产。...神经网络SDF通过等值面提取转换为3D网格。PBR属性通过UV映射烘焙到纹理和材质图中，包括漫反射颜色和如粗糙度和金属通道等材质属性。 研究团队使用大规模图像和3D资产数据来训练重建模型。...原始3D数据经过几个预处理步骤，以达到模型训练所需的品质和格式。 数据处理流程的第一步是将所有三维图形转换为统一格式。...研究者从大型三维数据集中过滤掉非以物体为中心的数据，且从多个视角渲染形状，并使用分类器去除部分三维扫描、大型场景、形状拼贴以及包含辅助结构（如背景和地平面）的形状。...为了将3D数据渲染成图像以用于扩散和重建模型，研究团队需要使用自研的光照追踪器进行逼真渲染。他们采用多种采样技术来处理相机参数。
02 、大模型概述 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...03 、大模型在推荐系统中的应用现状 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...04 、大模型在推荐系统中的精准推荐策略 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...05 、实践中的挑战与解决方案 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...08 、结论 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值
具体来说，我们可以通过在自注意力层中连接不同的视图来将原始的2D自注意力层转换为3D。通过这种方式，模型在不进行微调的情况下会生成相似的图像。...在多视图数据集上训练后，即使视角差距很大，也能够生成相当一致的图像。...我们的实验显示，这两种方法都有效，但第一种选择更加有效，因为相机嵌入与文本描述的关联性较小。 数据与训练 尽管可以获得真实的3D渲染数据，但如何利用这些数据仍然对多视角扩散模型的通用性和质量至关重要。...因此，在这项工作中，我们主要关注后一种选择，我们通过将常用的稳定扩散模型替换为我们的多视角扩散模型来修改现有的SDS流程。首先，我们更改了相机采样策略，以便每次在相同的仰角上均匀分布F个视角。...通过在3D渲染的数据集和大规模文本到图像数据集的混合上对预训练的文本到图像扩散模型进行微调，我们的模型能够在保持基础模型的通用性的同时实现多视角一致的生成。
使用这些数据消除了手动标注数据集的高成本和相关瓶颈，但这类数据嘈杂、未经处理的性质也反映了深度学习模型必须具备面对真实数据的鲁棒性。 3....接下来，称为先验的模型将文本编码映射到相应的图像编码，该图像编码捕获文本编码中包含的 prompt 的语义信息； 3. 最后，图像解码模型随机生成图像，该图像是该语义信息的视觉表现。...第 1 步：链接文本和视觉语义 输入「泰迪熊在时代广场骑滑板」后，DALL-E 2 输出如下图像： DALL-E 2 怎么知道像「泰迪熊」这样的文本概念，应该在视觉空间中如何体现？...GLIDE 生成的图像示例 DALL-E 2 使用修改后的 GLIDE 模型以两种方式使用投影的 CLIP 文本嵌入。...第 3 步：从文本语义映射到相应的视觉语义 虽然修改后的 GLIDE 模型成功地生成了反映图像编码捕获的语义的图像，但我们如何实际去寻找这些编码表征？
).load(mImageUrl).into(iv_network); 如果不指定图像视图的拉伸类型，Glide默认采用FIT_CENTER方式显示图片，相当于在load方法和into方法中间增加调用fitCenter...虽然Glide支持上述四种显示类型，但它无法设定FIT_XY对应的平铺方式，若想让图片平铺至充满整个图像视图，还得调用图像视图的setScaleType方法，将拉伸类型设置为ImageView.ScaleType.FIT_XY...一旦把图像视图的拉伸类型改为FIT_XY，则之前的四种显示方式也将呈现不一样的景象，拉伸类型变更后的界面分别如下列四图所示。 ? ? ? ?...注意该方法有多个重载方法，倘若调用只有一个参数的方法并设置Target.SIZE_ORIGINAL，表示展示原始图片；倘若调用拥有两个参数的方法，表示先将图片缩放到指定的宽度和高度，再展示缩放后的图片。...centerInside：保持图片的宽高比例，在图像视图内部居中显示，图片只能拉小不能拉大，对应拉伸类型CENTER_INSIDE。 circleCrop：展示圆形剪裁后的图片。
我们部署了一组统一的虚拟摄像机，并提出了一种地面感知投影方法，可以有效地将原始图像转换为这些统一的虚拟视图。我们进一步提出了一种虚拟配置优化方法，通过最小化原始相机和虚拟相机之间的预期投影误差。...UniDrive框架主要包含以下几个关键组件和步骤： 统一虚拟相机空间：部署一组统一的虚拟相机空间，将原始相机图像转换为这些虚拟视图。...图像级转换和视图融合：将每个原始视图转换为虚拟视图后，通过加权求和的方式将所有转换后的视图融合成最终的输出图像。权重可以基于原始视图和虚拟视图之间的夹角距离或相机的接近程度来确定。...数据生成和基准测试：在CARLA模拟器中生成多视图图像数据和3D对象的真实数据，并使用这些数据来训练和测试模型，以验证UniDrive框架的有效性。...UniDrive框架：提出了一个包含统一虚拟相机空间和地面感知投影方法的框架，用于将原始图像转换为统一的虚拟视图，从而降低对具体相机参数的依赖。
生成多视图图像： 给定一个单个人的近正面视图面部图像，多视图扩散模型将生成六个视图，覆盖人头的360度。...实验设置 评估数据集： 使用两个多视图数据集：合成的Cafca数据集和真实的Ava-256数据集。 还包括对野外收集的人脸图像进行定性评估。...多模态输入的服装重建、生成和编辑：ChatGarment能够处理包含图像和文本的多模态输入，以重建、生成和编辑服装，这在以往的研究中较少涉及。...服装编辑（Garment Editing）： 构建了一个额外的评估数据集，包含135对服装，每对服装都有相应的图像和文本描述。...方法： ChatGarment利用大型视觉-语言模型（VLMs）来理解和处理图像和文本输入，并输出一个JSON文件，该文件包含服装的文本描述和数值属性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
