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关键词: CVPR,多模态,AI框架,Transformer,模型训练

万万没想到，与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。

关键词: Highlight,生成模型,扩散模型,3D图像,图生3D

传统的 3D 重建算法需要不同视角拍摄的多张图片作为输入从而重建出 3D 场景。近年来，有相当多的工作尝试从单张图片构建 3D 场景。然而，绝大多数此类工作都依赖生成式模型（如 Stable Diffusion），换句话说，此类工作仍然需要通过预训练的生成式模型推理场景中的 3D 信息。

关键词: CVPR,3D大模型,MoMask,AI框架,模型训练

想象一下，你仅需要输入一段简单的文本描述，就可以生成对应的 3D 数字人动画的骨骼动作。而以往，这通常需要昂贵的动作捕捉设备或是专业的动画师逐帧绘制。这些骨骼动作可以进一步的用于游戏开发，影视制作，或者虚拟现实应用。来自阿尔伯塔大学的研究团队提出的新一代 Text2Motion 框架，MoMask，正在让这一切变得可能。

关键词: MagNet,AI架构,CVPR,模型训练,指代分割

指代分割 (Referring Image Segmentation，RIS) 是一项极具挑战性的多模态任务，要求算法能够同时理解精细的人类语言和视觉图像信息，并将图像中句子所指代的物体进行像素级别的分割。

关键词: ViTamin,视觉基础模型,SOTA,Transformer,模型训练

视觉语言模型屡屡出现新突破，但ViT仍是图像编码器的首选网络结构。

关键词: MagNet,AI架构,CVPR,模型训练,指代分割

指代分割 (Referring Image Segmentation，RIS) 是一项极具挑战性的多模态任务，要求算法能够同时理解精细的人类语言和视觉图像信息，并将图像中句子所指代的物体进行像素级别的分割。

关键词: MoE,CVPR,图像融合模型,扩散模型,模型训练

图像融合的目的是将同一场景中不同传感器捕获的多源图像的互补信息整合到单个图像上。这种方式通常被用于提取图片重要信息和提高视觉质量。

关键词: CVPR,GenN2N,AI框架,扩散模型,模型训练

来自香港科技大学，清华大学的研究者提出了「GenN2N」，一个统一的生成式 NeRF-to-NeRF 转换框架，适用于各种 NeRF 转换任务，例如文字驱动的 NeRF 编辑、着色、超分辨率、修复等，性能均表现极其出色！

关键词: CVPR,CustomNeRF,AI文本,AI图像,模型训练

自 2020 年神经辐射场 (Neural Radiance Field, NeRF) 提出以来，将隐式表达推上了一个新的高度。作为当前最前沿的技术之一

关键词: 大模型,梗王大模型,多模态大模型,模型训练

谁能想到，只是让大模型讲笑话，论文竟入选了顶会CVPR！