
轨迹可控视频生成新范式,复旦微软破解视频生成难题,精准控制任意物体运动
轨迹可控视频生成新范式,复旦微软破解视频生成难题,精准控制任意物体运动轨迹可控的视频生成来了,支持三种不同级别的轨迹控制条件——分别为掩码、边界框和稀疏框。研究人员提出了MagicMotion,一种创新的图像到视频生成框架,共同第一作者为复旦大学研究生李全昊、邢桢,通讯作者为复旦大学吴祖煊副教授。
轨迹可控的视频生成来了,支持三种不同级别的轨迹控制条件——分别为掩码、边界框和稀疏框。研究人员提出了MagicMotion,一种创新的图像到视频生成框架,共同第一作者为复旦大学研究生李全昊、邢桢,通讯作者为复旦大学吴祖煊副教授。
在AI领域,最强“小强”指向明确:IOI奥赛金牌得主、清华姚班天才、旷视6号员工——范浩强。公司原力灵机,去年12月17日在海淀区注册,刚刚从水下空降般浮出水面,同日宣布近期完成2亿元天使轮融资,投资方包含君联资本、九坤创投、启明创投。
在Stable Diffusion当中,只需加入一个LoRA就能根据图像创建3D模型了?
最近 Steam AI 驱动的游戏数量也在逐渐增多,涵盖了派对游戏、恋爱模拟等各个品类,很多游戏的玩法创新都能让人眼前一亮。
在ChatGPT上,当你画图的选项变成这个的时候,就说明用的不是Dalle3了,而是4o。目前,有两个渠道可以使用4o Image Generation。一个事ChatGPT,一个是单独的那个Sora的网站。
本文基于一项系统性研究《A Survey on the Optimization of Large Language Model-based Agents》,该研究由华东师大和东华大学多位人工智能领域的研究者共同完成。研究团队通过对大量相关文献的分析,构建了一个全面的LLM智能体优化框架,涵盖了从理论基础到实际应用的各个方面。您有兴趣可以找来读一下这篇综述。
据当地媒体报道,韩国 AI 应用芯片初创公司 FuriosaAI 拒绝了 Meta 的 8 亿美元收购,选择继续专注于开发和生产其 AI 芯片。
块离散去噪扩散语言模型(BD3-LMs)结合自回归模型和扩散模型的优势,解决了现有扩散模型生成长度受限、推理效率低和生成质量低的问题。通过块状扩散实现任意长度生成,利用键值缓存提升效率,并通过优化噪声调度降低训练方差,达到扩散模型中最高的预测准确性,同时生成效率和质量优于其他扩散模型。
自 24 年 11 月起,我开始动手打造一个专注于 AI视频作品展示 的网站。在 AI 的助力下,我独立完成了 前后端与插件开发,成功落地了人生第一款真正意义上的个人作品。这篇文章将围绕 项目介绍、开发历程、工具使用心得、小白成长思考 等方面,分享我在这几个月中的所有收获与感悟。
氛围编程彻底火了。刚刚,没有任何Swift编程经验的Karpathy亲自代言,通过与ChatGPT多轮对话,仅用400行代码构建出自己的首个iOS应用。