黑色物體細(xì)小物體
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12-20
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優(yōu)化消費(fèi)者購(gòu)物體驗(yàn)，抖音電商雙11完善特色品類服務(wù)保障
9月27日，2024年“抖音商城雙11好物節(jié)”招商大會(huì)正式啟動(dòng)。平臺(tái)對(duì)本次雙11大促的報(bào)名規(guī)則、核心玩法以及平臺(tái)保障等做了詳細(xì)介紹，幫助廣大商家熟悉活動(dòng)信息與激勵(lì)政策，以便更充分、精準(zhǔn)地為雙11大促蓄力。抖音電商相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，在即將到來的雙11大促中，平臺(tái)將持續(xù)挖掘貨架場(chǎng)和內(nèi)容場(chǎng)增量，為消費(fèi)者帶來更多優(yōu)價(jià)好物，同時(shí)助力商家提質(zhì)增效。
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薦 老黃預(yù)言成真！Roblox官宣AI秒生3D物體模型，引爆10億玩家游戲新世界
【新智元導(dǎo)讀】老黃預(yù)言AI生成游戲的未來，很快就要實(shí)現(xiàn)了!在一年一度Roblox開發(fā)者大會(huì)上，CEO官宣了3D基礎(chǔ)模型，僅用文本提示便可生成3D物體。便要瞄準(zhǔn)10億玩家，AI視頻游戲大爆發(fā)時(shí)代不遠(yuǎn)了?！窤I正在變得越來越好，越來越多地成為人們的補(bǔ)充，它允許我們的很多員工執(zhí)行更高級(jí)別的職能，或者更深入研究例外情況等等。
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巧視光9512護(hù)眼臺(tái)燈：物超所值的購(gòu)物體驗(yàn)
在數(shù)字化時(shí)代的浪潮中，電子屏幕幾乎成為了我們生活的延伸，無論是工作還是娛樂，都離不開它們的陪伴。長(zhǎng)時(shí)間盯著屏幕，眼睛的負(fù)擔(dān)日益加重，護(hù)眼臺(tái)燈因此成為了我們生活中不可或缺的伙伴。在市場(chǎng)上眾多護(hù)眼臺(tái)燈中，巧視光9512臺(tái)燈的超高性價(jià)比使其成為了消費(fèi)者的首選，是您不容錯(cuò)過的理想選擇。
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大屏+AI 有三星Galaxy Tab S9系列618購(gòu)物體驗(yàn)更暢快
618除了“買買買”之外，更多的是“看看評(píng)測(cè)”和“貨比三家”，尤其是面對(duì)網(wǎng)上層出不窮的種草清單和好物推薦時(shí)，我們更需要好好“糾結(jié)”一番。在不同產(chǎn)品、價(jià)格、配置、平臺(tái)之間進(jìn)行比對(duì)時(shí)，一款效率出色的大屏設(shè)備將成為必須。轉(zhuǎn)眼間6月就要過半，618嘉年華也正式進(jìn)入了下半場(chǎng)的狂歡。
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助力數(shù)字消費(fèi)，量化派消費(fèi)地圖豐富消費(fèi)者購(gòu)物體驗(yàn)
作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代擴(kuò)內(nèi)需、穩(wěn)增長(zhǎng)和促轉(zhuǎn)型的重要?jiǎng)恿?，?shù)字消費(fèi)已成為當(dāng)前促消費(fèi)政策的重要抓手。2024年政府工作報(bào)告要求，“培育壯大新型消費(fèi)，實(shí)施數(shù)字消費(fèi)、綠色消費(fèi)、健康消費(fèi)促進(jìn)政策”。推動(dòng)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，共創(chuàng)繁榮的數(shù)字消費(fèi)新時(shí)代。
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實(shí)時(shí)識(shí)別物體的模型YOLOv10升級(jí)：識(shí)別延遲減少46%
YOLOv10是一種實(shí)時(shí)識(shí)別物體的模型，在計(jì)算成本和檢測(cè)性能之間取得了有效平衡。研究人員在YOLOs的架構(gòu)設(shè)計(jì)、優(yōu)化目標(biāo)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略等方面進(jìn)行了探索，取得了顯著進(jìn)展。這對(duì)于實(shí)際應(yīng)用中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)具有重要意義。
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OpenAI開發(fā)全新AI人機(jī)對(duì)話技術(shù) 支持識(shí)別物體和圖像
據(jù)TheInformation消息，OpenAI正籌備展示一種革命性的人機(jī)對(duì)話技術(shù)。這一技術(shù)將結(jié)合聲音和文本，不僅能與用戶進(jìn)行流暢的交流具備識(shí)別物體和圖像的能力，為用戶帶來前所未有的交互體驗(yàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們有理由相信，未來的AI將更加智能、更加人性化，為人類生活帶來更多便利和驚喜。
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PhysDreamer：讓3D物體符合物理規(guī)律動(dòng)起來
在創(chuàng)建沉浸式虛擬體驗(yàn)時(shí)，實(shí)現(xiàn)真實(shí)物體交互至關(guān)重要。針對(duì)新型交互合成真實(shí)的3D物體動(dòng)態(tài)仍然是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。PhysDreamer通過使靜態(tài)3D物體能夠以物理合理的方式動(dòng)態(tài)響應(yīng)互動(dòng)刺激，邁出了向更具吸引力和真實(shí)感的虛擬體驗(yàn)的一步。
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IntrinsicAnything：調(diào)整圖片光照 保持物體材質(zhì)
在未知靜態(tài)照明條件下拍攝的姿勢(shì)圖像中恢復(fù)物體材質(zhì)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)性任務(wù)。近期的研究通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示材料，并通過基于物理的渲染優(yōu)化模型參數(shù)來解決這一問題。通過廣泛實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，他們的方法在材料回收方面取得了最先進(jìn)的性能，為物體材質(zhì)恢復(fù)領(lǐng)域帶來了新的突破。
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新視頻分割技術(shù)SAM 可高效識(shí)別移動(dòng)物體
在視頻分割領(lǐng)域，SegmentAnything模型被用于探索新的視頻對(duì)象分割技術(shù)。研究團(tuán)隊(duì)測(cè)試了兩種不同的模型，旨在結(jié)合SAM的分割能力和光流技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，以提高視頻分割的性能。具體的技術(shù)細(xì)節(jié)、模型性能指標(biāo)以及未來的研究方向尚未詳細(xì)公布，但這些初步的研究成果已經(jīng)為視頻分割技術(shù)的發(fā)展提供了新的方向和可能性。
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谷歌發(fā)布圖像局部重繪項(xiàng)目ObjectDrop 插入物體和環(huán)境完美融合
谷歌今天發(fā)布了一個(gè)名為ObjectDrop的圖像局部重繪項(xiàng)目，其效果令人印象深刻。這個(gè)項(xiàng)目成功模擬了物體對(duì)場(chǎng)景的影響，包括遮擋、反射和陰影，實(shí)現(xiàn)了逼真的物體移除和插入。這一成果對(duì)于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域來說，是一個(gè)重要的突破。
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ObjectDrop官網(wǎng)體驗(yàn)入口 AI照片級(jí)物體刪除和插入工具下載使用地址
ObjectDrop是一種監(jiān)督方法，旨在實(shí)現(xiàn)照片級(jí)真實(shí)的物體刪除和插入。它利用了一個(gè)計(jì)數(shù)事實(shí)數(shù)據(jù)集和自助監(jiān)督技術(shù)。ObjectDrop適用于需要從圖像中刪除或插入物體以獲得理想結(jié)果的各種場(chǎng)景，如圖像編輯、視覺特效合成、3D建模等。
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T-Rex2：文字來描述、框選就能識(shí)別圖片中的目標(biāo)物體
DeepDataSpace推出了T-Rex2，一種革新性的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，旨在解決傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)模型的封閉集問題。傳統(tǒng)模型局限于事先確定的類別集，需要針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行調(diào)整和大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。通過Demo和API，用戶可以體驗(yàn)T-Rex2的能力，并探索其在各領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。
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快手出品！DragAnything：拖動(dòng)錨點(diǎn)精準(zhǔn)控制視頻物體和鏡頭運(yùn)動(dòng)
快手科技聯(lián)合浙江大學(xué)、新加坡國(guó)立大學(xué)表演實(shí)驗(yàn)室研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為DragAnything的新方法，通過實(shí)體表示實(shí)現(xiàn)了對(duì)任何物體的運(yùn)動(dòng)控制。研究團(tuán)隊(duì)通過分析發(fā)現(xiàn)，DragNUWA的像素運(yùn)動(dòng)軌跡并不能很好地代表物體的整體運(yùn)動(dòng)，因?yàn)閱蝹€(gè)點(diǎn)無法表示整個(gè)實(shí)體。DragAnything方法在視頻生成領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，為實(shí)現(xiàn)對(duì)任何物體的精確運(yùn)動(dòng)控制提供了新的思路和方法。
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多視角高斯模型LGM:5秒產(chǎn)出高質(zhì)量3D物體 支持圖文到3D
由北京大學(xué)、南洋理工大學(xué)S-Lab和上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合研究的團(tuán)隊(duì)推出的大型多視角高斯模型引起廣泛關(guān)注。LGM以其核心模塊LargeMulti-ViewGaussianModel為基礎(chǔ)，采用了一種新穎的方法，能夠在僅5秒的時(shí)間內(nèi)從單一視角圖片或文本輸入中生成高分辨率高質(zhì)量的3D物體。LGM通過創(chuàng)新的3D表示和骨干結(jié)構(gòu)，以及高效的訓(xùn)練方法，實(shí)現(xiàn)了在高分辨率3D內(nèi)容生成方面的顯著進(jìn)展。
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視頻新技術(shù)！Anything in Any Scene可以在視頻中無縫插入任何物體
"AnythinginAnyScene"是一項(xiàng)新穎的技術(shù)，可以在現(xiàn)有的動(dòng)態(tài)視頻中無縫地插入任何物體，從增強(qiáng)視頻的視覺效果和真實(shí)感。該技術(shù)的主要特點(diǎn)包括準(zhǔn)確放置物體、真實(shí)模擬光照和陰影效果以及保持視覺風(fēng)格一致性。4、為了在連續(xù)的視頻幀中保持物體的穩(wěn)定性和連貫性，采用動(dòng)態(tài)跟蹤和視頻穩(wěn)定技術(shù)，確保隨著場(chǎng)景變化，插入的物體能夠自然地移動(dòng)和適應(yīng)新的視角和位置，包?
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Runway更新Multi-Motion Brush運(yùn)動(dòng)筆刷功能 可同時(shí)控制5個(gè)物體運(yùn)動(dòng)路徑
Runway更新了Multi-MotionBrush運(yùn)動(dòng)筆刷功能。這是Gen-2MotionBrush的一個(gè)新版本，目前處于早期測(cè)試階段。通過Runway的Multi-MotionBrush運(yùn)動(dòng)筆刷功能，用戶可以更加方便地探索圖像的動(dòng)態(tài)表現(xiàn)，為他們的創(chuàng)作帶來更多的可能性。
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InseRF技術(shù):在圖片中通過文本提示生成逼真的3D物體
瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和Google蘇黎世的研究人員聯(lián)合提出了一項(xiàng)名為InseRF的新技術(shù)，該技術(shù)引起了科技界的廣泛關(guān)注。該技術(shù)通過文本提示和2D邊界框，成功在3D場(chǎng)景中生成一致的物體，無需明確的3D信息。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和改進(jìn)，InseRF有望成為未來生成式AI領(lǐng)域的重要技術(shù)之一。
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攜手華為不斷升級(jí)用戶購(gòu)物體驗(yàn) 京東宣布啟動(dòng)鴻蒙原生應(yīng)用開發(fā)
1月10日，京東與華為宣布合作，正式啟動(dòng)鴻蒙原生應(yīng)用開發(fā)。鴻蒙原生版京東APP將基于HarmonyOSNEXT的全場(chǎng)景無縫流轉(zhuǎn)、原生智能等，為消費(fèi)者打造更流暢、更智能、更安全的購(gòu)物體驗(yàn)。未來京東與華為的合作也將為消費(fèi)者帶來更多更好的產(chǎn)品與更貼心的服務(wù)，共同開啟新的消費(fèi)場(chǎng)景與可能性。
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新AI模型DPPFA?Net可精準(zhǔn)檢測(cè)到小型3D物體存在
日本立命館大學(xué)的HiroyukiTomiyama教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)最近開發(fā)了一種名為“DynamicPoint-PixelFeatureAlignmentNetwork”的創(chuàng)新模型，旨在解決3D物體檢測(cè)中對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)困難的問題。該模型采用了多模態(tài)方法，巧妙地結(jié)合了3DLiDAR數(shù)據(jù)和2D圖像，以在惡劣天氣條件下提高性能?！盌PPFA?Net的推出標(biāo)志著多模態(tài)3D物體檢測(cè)領(lǐng)域的一項(xiàng)重大進(jìn)展，有望為深度學(xué)習(xí)感知系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)預(yù)標(biāo)注提供新的可能性，從顯著降低手動(dòng)注釋的成本，加速該領(lǐng)域的發(fā)展。
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微軟發(fā)布DragNUWA 1.5版本 可精細(xì)控制視頻物體的運(yùn)動(dòng)路徑
微軟最近發(fā)布了DragNUWA1.5版本，這個(gè)新版本的功能讓用戶在通過圖像生成視頻之前，能夠在圖像上畫出對(duì)應(yīng)方向的箭頭標(biāo)記。如果你標(biāo)記的不是具體的物體，鏡頭就會(huì)按照你標(biāo)記的方向運(yùn)動(dòng)。設(shè)置完成后，用戶可以使用pythonDragNUWA_demo.py命令啟動(dòng)Gradio演示，從能夠拖動(dòng)圖像并實(shí)時(shí)觀察其動(dòng)畫效果。
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淘寶將支持“僅退款” 提供更好的購(gòu)物體驗(yàn)
淘寶發(fā)布了關(guān)于變更《淘寶平臺(tái)爭(zhēng)議處理規(guī)則》的公示通知，該規(guī)則已于昨日正式生效。這一變更意味著繼拼多多和抖音之后，淘寶也推出了“僅退款”的售后機(jī)制。對(duì)于“7天無理由退貨”商品或買家拒收的商品，支持買家在拒簽后申請(qǐng)退款。
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通用物體級(jí)基礎(chǔ)模型GLEE：增強(qiáng)圖像和視頻分析
來自華中科技大學(xué)、字節(jié)跳動(dòng)和約翰斯·霍普金斯大學(xué)的研究人員推出了一款名為GLEE的全新通用物體級(jí)別基礎(chǔ)模型，為圖像和視頻分析帶來了全新的可能性。這一技術(shù)突破依賴深度學(xué)習(xí)的神奇，使計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)能夠像虛擬偵探一樣，在數(shù)字體驗(yàn)的畫布上識(shí)別、跟蹤和理解各種物體。研究人員還探索了在訓(xùn)練過程中使用廣泛的圖像-標(biāo)題對(duì)，類似于DALL-E模型，從提高GLEE生成詳細(xì)
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Meta Ray-Ban智能眼鏡引入AI，可識(shí)別物體和語言翻譯
Meta公司最新宣布將在其Ray-Ban智能眼鏡上推出引人注目的多模態(tài)AI功能，為用戶提供更智能、交互式的體驗(yàn)。該功能利用眼鏡的攝像頭和麥克風(fēng)，使Meta的AI助手能夠感知用戶周圍的視聽信息，并做出相應(yīng)的反應(yīng)。對(duì)于智能眼鏡市場(chǎng)言，這一步或許將開創(chuàng)更為多元化的應(yīng)用場(chǎng)景，為用戶帶來更加便捷和智能的生活體驗(yàn)。
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Meta 推出雷朋智能眼鏡的多模態(tài) AI 功能測(cè)試：可識(shí)別物體并翻譯語言
Meta宣布將開始推出其多模態(tài)AI功能的早期訪問測(cè)試，這些功能將應(yīng)用于MetaRay-Ban智能眼鏡，能夠通過眼鏡的攝像頭和麥克風(fēng)告知用戶所看和所聽的內(nèi)容。馬克·扎克伯格在Instagram的一個(gè)視頻中展示了這次更新，他詢問眼鏡建議哪種褲子與他手里拿著的襯衫相配。有關(guān)如何加入的說明可以在此處找到。
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研究人員推視頻運(yùn)動(dòng)控制器MotionCtrl 可有效獨(dú)立控制攝像機(jī)和物體的運(yùn)動(dòng)
視頻生成領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但對(duì)于視頻中的攝像機(jī)和物體運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)確控制仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法往往集中在其中一種運(yùn)動(dòng)類型，或者在兩者之間沒有明確的區(qū)分，從限制了運(yùn)動(dòng)控制的多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MotionCtrl相對(duì)于現(xiàn)有方法在運(yùn)動(dòng)控制方面表現(xiàn)出色，具有更高的生成視頻質(zhì)量和更靈活的運(yùn)動(dòng)控制能力。
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Google 推出生成式人工智能虛擬產(chǎn)品購(gòu)物體驗(yàn)：為您找到真實(shí)可購(gòu)買的商品
Google即將在今年12月為其AI驅(qū)動(dòng)的搜索生成體驗(yàn)引入一系列更新，包括一項(xiàng)新功能，允許您借助人工智能構(gòu)想一個(gè)產(chǎn)品，然后在網(wǎng)絡(luò)上搜索現(xiàn)實(shí)世界中存在的類似產(chǎn)品?！肝覀冋谝胍环N新方式，通過AI驅(qū)動(dòng)的圖像生成技術(shù)，將您腦海中的物品直接放入購(gòu)物車中，」Google消費(fèi)者購(gòu)物產(chǎn)品總監(jiān)JulieBlack在博客文章中表示。如果有誰能實(shí)現(xiàn)這一夢(mèng)想，它將顛覆互聯(lián)網(wǎng)，并帶動(dòng)整個(gè)世?
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UNC斯坦福等推出通用修正器LURE 多模態(tài)物體幻覺下降23%
一項(xiàng)由北卡教堂山、斯坦福、哥大、羅格斯等大學(xué)的研究人員合作開發(fā)的通用修正器LURE已經(jīng)面世，旨在應(yīng)對(duì)多模態(tài)大模型中出現(xiàn)的物體幻覺問題。這些幻覺問題包括物體共現(xiàn)、不確定性和物體位置，這些問題會(huì)對(duì)視覺摘要、推理等任務(wù)產(chǎn)生負(fù)面影響。LURE是一項(xiàng)有望解決多模態(tài)大模型中幻覺問題的重要工具，通過對(duì)關(guān)鍵因素的分析和修正，為這些模型提供更準(zhǔn)確的輸出，有望在多領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用中產(chǎn)生積極影響。
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趙一鳴零食：國(guó)內(nèi)首次引入AI稱重技術(shù)，提升消費(fèi)者購(gòu)物體驗(yàn)
在傳統(tǒng)的超市購(gòu)物過程中，消費(fèi)者往往需要經(jīng)歷產(chǎn)品辨識(shí)、人工稱重、加簽打印、掃碼收銀等一系列繁瑣操作流程，大量的商品碼不僅降低了員工的稱重效率，還導(dǎo)致消費(fèi)者等待時(shí)間增長(zhǎng)，從而影響購(gòu)物體驗(yàn)。因此，提高稱重收銀效率并改善用戶體驗(yàn)一直是零售行業(yè)的迫切需求。針對(duì)這一現(xiàn)狀，趙一鳴零食勇于創(chuàng)新，率先采用AI技術(shù)優(yōu)化購(gòu)物流程，成為國(guó)內(nèi)首家使用AI稱重技術(shù)?
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3D物體檢測(cè)新方法MonoSKD：只需一張圖就能檢測(cè)
單目三維物體檢測(cè)是一個(gè)內(nèi)在不確定問題，因?yàn)閺膯我粓D像中準(zhǔn)確預(yù)測(cè)三維位置是具有挑戰(zhàn)性的?，F(xiàn)有的單目三維檢測(cè)知識(shí)蒸餾方法通常將激光雷達(dá)數(shù)據(jù)投影到圖像平面上，并相應(yīng)地訓(xùn)練教師網(wǎng)絡(luò)。該方法采用了基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，能夠在不犧牲準(zhǔn)確性的前提下提高檢測(cè)速度。
