一家大型AI公司在一轮(或类似)投资中表现令人失望,部分原因是投资者担心侵犯版权。
比如一种沿着断层线的「慢地震」行为(预示地震到来的有用指标),以及地震噪声。
引入了感知遮挡的场景参数化,将场景解耦为遮挡、人体和背景三个部分。提出了一种新的渲染框架,分别渲染这三个部分,并设计了新颖的优化目标,以确保遮挡的清晰解耦和更完整的人体呈现。在具有挑战性的遮挡密集野外视频上对方法进行了评估,展示了其在呈现遮挡人体方面的有效性。Wild2Avatar通过与Vid2Avatar(基线)和原始视频的对比,呈现了其在解决被遮挡人物渲染挑战方面的独特性能。
该产品还引入了光随书动技术,利用摄像头的追踪技术让光源自动聚焦在书本上。此外,台灯还具备AI离座感应和自动延时关灯功能,方便节能和使用。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型,它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合,具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型,拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。