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实时智能应答3D数字人搭建

语音驱动口型的算法先看效果:你很快就可以帮得上我了FACEGOOD决定将语音驱动口型的算法技术正式开源,这是AI虚拟数字人的核心算法,技术开源后将大程度降低AI数字人的开发门槛。FACEGOOD是一家国际领先的3D基础软件开发商,研究领域涉及生物软组织模拟、运动科学、计算机图形学等,其核心产品软件AVATARY广泛应用于国内外影视动画、游戏、虚拟人应用场景的娱乐、文化、媒体等行业的3D数字内容制作,提供优秀的数字工程设计、娱乐软件服务和媒体娱乐行业和基础设施行业的产品和技术解决方案。2022年6月28日,FACEGOOD(量子动力(深圳)计算机科技有限公司)作为国内首批企业以Principle

YoloV8改进策略:注意力改进|Mamba-UNet改进YoloV8,打造全新的Yolo-Mamba网络

摘要本文尝试使用Mamba的模块作为注意力加入到YoloV8的网络中,打造最新的Yolo-Mamba注意力网络。论文:《Mamba-UNet:用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络》在医学图像分析的最新进展中,卷积神经网络(CNN)和视觉转换器(ViT)都取得了显著的基准成绩。前者通过其卷积操作在捕获局部特征方面表现出色,而后者则通过利用自注意力机制实现了出色的全局上下文理解。然而,这两种架构在有效建模医学图像中的长距离依赖关系时都存在局限,这对于精确分割至关重要。受到Mamba架构的启发,该架构因其处理长序列和全局上下文信息的能力以及作为国家空间模型(SSM)的增强计算效率而著

单目3D车辆检测全流程实战分享-附完整代码

完整的项目代码在这里哦~基于M3D-RPN实现单目3D检测-飞桨AIStudio1.项目说明  当前,3D检测作为核心技术点,在机器人、增强现实等场景下应用广泛,发挥着至关重要的作用。传统依赖激光雷达的3D检测方法存在传感器昂贵难以部署,点云缺失纹理信息,分辨率低等诸多问题。  针对于此,开发单目3D检测模型,有效的利用图像相对于点云的种种优势,可以降低产业落地门槛,更广泛简单的部署到实际应用场景中。  单目的3D目标检测近几年一直是研究的热点,虽然往算法中添加先验知识,能够一定程度的提升准确率,但是也增加了获取标签的难度和算法设计的复杂性。 图1-单目3D检测示例欢迎扫码获取视频课程讲解,加

深度学习论文分享(一)ByteTrackV2: 2D and 3D Multi-Object T racking by Associating Every Detection Box

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每日一看大模型新闻(2024.1.7-1.8下)阿里推文生3D数字人项目Make-A-Character;400万token上下文、推理再加速46%!OpenAI翁丽莲的Agent公式,一定是正确的吗

1.产品发布1.1阿里推文生3D数字人项目Make-A-Character发布日期:2024-1-8阿里推文生3D数字人项目Make-A-Character人人皆成3D角色设计师主要内容:阿里通义实验室XR实验室推出Make-A-Character项目,能从文字快速生成3D数字人。用户可自定义面部特征,比如脸型、眼睛颜色等。角色基于真实人类扫描数据集生成,发型为实际发丝而非网格。MACH通过文本描述生成逼真的、完整的、可动画化的3D角色,适用于各种娱乐和专业场景。项目及演示:https://top.aibase.com/tool/mak1.2阿里开源AnyText发布日期:2024-1-8可在

YoloV8改进策略:BackBone改进|Mamba-UNet改进YoloV8,打造全新的Yolo-Mamba网络

摘要本文尝试使用Mamba主干网络替换YoloV8的主干网络,打造最新的Yolo-Mamba网络。论文:《Mamba-UNet:用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络》在医学图像分析的最新进展中,卷积神经网络(CNN)和视觉转换器(ViT)都取得了显著的基准成绩。前者通过其卷积操作在捕获局部特征方面表现出色,而后者则通过利用自注意力机制实现了出色的全局上下文理解。然而,这两种架构在有效建模医学图像中的长距离依赖关系时都存在局限,这对于精确分割至关重要。受到Mamba架构的启发,该架构因其处理长序列和全局上下文信息的能力以及作为国家空间模型(SSM)的增强计算效率而著称,我们提出了

智能优化算法应用:基于爬行动物算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用:基于爬行动物算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用:基于爬行动物算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.爬行动物算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要:本文主要介绍如何用爬行动物算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为RnR_nRn​的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”,RnR_nRn​称为传感器节点的感知半径,感知半径与

`CSS`----图标`3D`环绕旋转,近大远小效果

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深度学习||YOLO(You Only Look Once)深度学习的实时目标检测算法(YOLOv1~YOLOv5)

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结:YOLO(YouOnlyLookOnce)是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。自从2015年首次被提出以来,YOLO系列不断发展,推出了多个版本,包括YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,和YOLOv5等。下面是对YOLO系列的详解:YOLOv1:提出时间:2015年。主要贡献:将目标检测任务转换为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。创新点:YouOnlyLookOnce(YOLO)这个名字来源于模型的前向传播只需查看一次即可完成检测,大大提高了检测速度。局限性:Y

java - 用于 Java 的开源 3D 渲染引擎

Java的开源3D渲染引擎有哪些? 最佳答案 我建议jMonkeyEngine,太棒了。 关于java-用于Java的开源3D渲染引擎,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/2934567/