


Article très bien noté CVPR 2024 : Nouveau cadre d'édition générative GenN2N, unifiant les tâches de conversion NeRF
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Adresse papier : https://arxiv.org/abs/2404.02788 Page d'accueil papier : https://xiangyueliu.github.io/GenN2N/ Git Adresse du hub : https://github.com/Lxiangyue/GenN2N Titre de l'article : GenN2N : Generative NeRF2NeRF Translation
Dans la partie centrale de GenN2N, 1) le cadre génératif de 3D VAE-GAN est introduit, en utilisant VAE pour représenter l'ensemble de l'espace d'édition afin d'apprendre toutes les distributions d'édition NeRF 3D possibles correspondant à un ensemble d'images d'édition 2D d'entrée , et utilisez GAN pour fournir une supervision raisonnable pour l'édition de différentes vues de NeRF afin de garantir l'authenticité des résultats de l'édition 2) Utiliser l'apprentissage contrastif pour découpler le contenu d'édition et les perspectives afin de garantir la cohérence de l'édition du contenu entre les différentes perspectives 3) Pendant l'inférence. , l'utilisateur échantillonne simplement au hasard plusieurs codes d'édition à partir du modèle de génération conditionnelle peut générer divers résultats d'édition 3D correspondant à la cible d'édition.
Par rapport aux méthodes SOTA pour diverses tâches d'édition NeRF (ICCV2023 Oral, etc.), GenN2N est supérieure aux méthodes existantes en termes de qualité d'édition, de diversité, d'efficacité, etc.
Nous effectuons d'abord l'édition d'images 2D, puis mettons à niveau ces modifications 2D vers NeRF 3D pour obtenir une conversion générative NeRF en NeRF.
(échantillon négatif) ou l'image modifiée
(échantillon positif) dans les données d'entraînement, nous sélectionnons une image modifiée
de la même perspective à partir des données d'entraînement comme condition, ce qui empêche le Le discriminateur n'est pas gêné par des facteurs de perspective lors de la distinction des échantillons positifs et négatifs.
B
Expériences de comparaison
Notre méthode est comparée qualitativement et quantitativement à SO. Méthodes TA pour diverses tâches NeRF spécifiques ( y compris l'édition basée sur le texte, la colorisation, la super-résolution et l'inpainting, etc.). Les résultats montrent que GenN2N, en tant que cadre général, fonctionne aussi bien ou mieux que SOTA spécifique à une tâche, tandis que les résultats d'édition ont une plus grande diversité (ce qui suit est une comparaison entre GenN2N et Instruct-NeRF2NeRF sur la tâche d'édition NeRF basée sur du texte. ).
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Le déploiement interne non contrôlé des systèmes d'IA avancés présente des risques importants, selon un nouveau rapport d'Apollo Research. Ce manque de surveillance, répandu parmi les grandes entreprises d'IA, permet des résultats catastrophiques potentiels, allant de peu

Les détecteurs de mensonges traditionnels sont dépassés. S'appuyant sur le pointeur connecté par le bracelet, un détecteur de mensonge qui imprime les signes vitaux et les réactions physiques du sujet n'est pas précis pour identifier les mensonges. C'est pourquoi les résultats de détection de mensonge ne sont généralement pas adoptés par le tribunal, bien que cela ait conduit à de nombreuses personnes innocentes emprisonnées. En revanche, l'intelligence artificielle est un puissant moteur de données, et son principe de travail est d'observer tous les aspects. Cela signifie que les scientifiques peuvent appliquer l'intelligence artificielle aux applications qui recherchent la vérité de diverses manières. Une approche consiste à analyser les réponses des signes vitaux de la personne interrogée comme un détecteur de mensonge, mais avec une analyse comparative plus détaillée et précise. Une autre approche consiste à utiliser le balisage linguistique pour analyser ce que les gens disent réellement et utiliser la logique et le raisonnement. Comme le dit le dicton, un mensonge engendre un autre mensonge, et finalement

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Le développement rapide de la robotique nous a apporté une étude de cas fascinante. Le robot N2 de Noetix pèse plus de 40 livres et mesure 3 pieds de haut et pourrait être en mesure de se retourner. Le robot G1 de Uniree pèse environ deux fois la taille du N2 et mesure environ 4 pieds de haut. Il existe également de nombreux petits robots humanoïdes qui participent à la compétition, et il y a même un robot qui est poussé par un fan. Interprétation des données Le demi-marathon a attiré plus de 12 000 spectateurs, mais seulement 21 robots humanoïdes ont participé. Bien que le gouvernement ait souligné que les robots participants ont mené une "formation intensive" avant le concours, tous les robots n'ont pas terminé l'ensemble de la compétition. Champion - Tiangong Ult développé par Pékin Humanoid Robot Innovation Center

L'intelligence artificielle, dans sa forme actuelle, n'est pas vraiment intelligente; Il est apte à imiter et à affiner les données existantes. Nous ne créons pas de l'intelligence artificielle, mais plutôt une inférence artificielle - qui traite qui traitent les informations, tandis que les humains

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