
AI危险检测再进化!三层级解析长视频异常,各种时序粒度均有明显优势 | CVPR HighLight
AI危险检测再进化!三层级解析长视频异常,各种时序粒度均有明显优势 | CVPR HighLight多模态视频异常理解任务,又有新突破!
多模态视频异常理解任务,又有新突破!
基于当前观察,预测铰链物体的的运动,尤其是 part-level 级别的运动,是实现世界模型的关键一步。
想象一下,一座生机勃勃的 3D 城市在你眼前瞬间成型 —— 没有漫长的计算,没有庞大的存储需求,只有极速的生成和惊人的细节。
文生图 or 图生文?不必纠结了!
本文介绍了 FoundationStereo,一种用于立体深度估计的基础模型,旨在实现强大的零样本泛化能力。
双人动作生成新SOTA!
如何从一张普通的单幅图像准确估计物体的三维法线和材质属性,是计算机视觉与图形学领域长期关注的难题。
4D LangSplat通过结合多模态大语言模型和动态三维高斯泼溅技术,成功构建了动态语义场,能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。该方法利用多模态大模型生成物体级的语言描述,并通过状态变化网络实现语义特征的平滑建模,显著提升了动态语义场的建模能力。
当你翻开相册,看到一张平淡无奇的风景照,是否希望它能更温暖、更浪漫,甚至更忧郁?现在,EmoEdit 让这一切成为可能 —— 只需输入一个简单的情感词,EmoEdit 便能巧妙调整画面,使观众感知你想传递的情感。
一夜之间,CV被大模型“解决”了(狗头)。万物皆可吉卜力之后,GPT-4o原生多模态图像生成更多玩法被开发出来。万物皆可吉卜力之后,GPT-4o原生多模态图像生成更多玩法被开发出来。