AI已经能让“一句话”诞生出巨大的生产力了。#文本-图像、文本-3D模型、文本-视频......MetaAI发布了文本生成视频模型Make-A-Video#未来的编剧就是导演？真的看到任何人都能落地自己想象力的时代来临了小杜Make-A-Video可以让我们仅用几句话或几行文本生成异想天开、独一无二的视频。促进想象力变为现实的AI工具包发展得越来越多样了～Make-A-VideoMetaAI提出的Make-A-Video是一种将文本到图像(T2I)生成方面取得的巨大进展直接转化为文本到视频(T2V)的方法。Make-A-Video具有三个优点：1. 它加速了T2V模型的训练（它不需要从头开始学
AI已经能让“一句话”诞生出巨大的生产力了。#文本-图像、文本-3D模型、文本-视频......MetaAI发布了文本生成视频模型Make-A-Video#未来的编剧就是导演？真的看到任何人都能落地自己想象力的时代来临了小杜Make-A-Video可以让我们仅用几句话或几行文本生成异想天开、独一无二的视频。促进想象力变为现实的AI工具包发展得越来越多样了～Make-A-VideoMetaAI提出的Make-A-Video是一种将文本到图像(T2I)生成方面取得的巨大进展直接转化为文本到视频(T2V)的方法。Make-A-Video具有三个优点：1. 它加速了T2V模型的训练（它不需要从头开始学
React学习笔记（番外一）——video.js视频播放组件的入门及排坑经历前言video.js的支持的视频格式及编码方式支持的扩展名（格式）支持的视频编码video.js的安装将video.js引入React自定义播放器控件引用自定义视频播放器控件排坑记录报错`VIDEOJSERROR(CODE4MEDIA_ERR_SRC_NOT_SUPPORTED)Nocompatiblesourcewasfoundforthismedia`重复初始化报错React底层代码报错：要删除的标签video不存在后记前言很久没有静下心写博客了。近段时间接到一个任务，前端页面要加上视频播放功能。实现加排坑前后花了
React学习笔记（番外一）——video.js视频播放组件的入门及排坑经历前言video.js的支持的视频格式及编码方式支持的扩展名（格式）支持的视频编码video.js的安装将video.js引入React自定义播放器控件引用自定义视频播放器控件排坑记录报错`VIDEOJSERROR(CODE4MEDIA_ERR_SRC_NOT_SUPPORTED)Nocompatiblesourcewasfoundforthismedia`重复初始化报错React底层代码报错：要删除的标签video不存在后记前言很久没有静下心写博客了。近段时间接到一个任务，前端页面要加上视频播放功能。实现加排坑前后花了
开发和部署环境Unity：2020.3.40PicoG24k一、报错信息一览（1）[EGL]Unabletoacquirecontext:EUnity:[EGL]Unabletoacquirecontext:EGL_BAD_SURFACE:AnEGLSurfaceargumentdoesnotnameavalidsurface(window,pixelbufferorpixmap)configuredforGLrendering.解决办法：多线程渲染争用，所以包这个错误，关闭多线程渲染。（2）GL_OUT_OF_MEMORYNotenoughmemorylefttoexecutecommand
开发和部署环境Unity：2020.3.40PicoG24k一、报错信息一览（1）[EGL]Unabletoacquirecontext:EUnity:[EGL]Unabletoacquirecontext:EGL_BAD_SURFACE:AnEGLSurfaceargumentdoesnotnameavalidsurface(window,pixelbufferorpixmap)configuredforGLrendering.解决办法：多线程渲染争用，所以包这个错误，关闭多线程渲染。（2）GL_OUT_OF_MEMORYNotenoughmemorylefttoexecutecommand
卷友们好，我是rumor。虽然ChatGPT在大众眼里的热度可能已经过去了，但它prompt出了我的焦虑，于是最近一直在补大模型相关的工作。比起小模型，大模型有一个很重要的涌现能力（Emergentability）就是In-ContextLearning（ICL），也是一种新的范式，指在不进行参数更新的情况下，只在输入中加入几个示例就能让模型进行学习，如下图中用ICL做情感分析任务的栗子：忽略大模型的贵，这个范式具备不少优势：输入的形式是自然语言，可以让我们可以更好地跟语言模型交互，通过修改模版和示例说明我们想要什么，甚至可以把一些知识直接输入给模型这种学习方式更接近人类，即通过几个例子去类比
卷友们好，我是rumor。虽然ChatGPT在大众眼里的热度可能已经过去了，但它prompt出了我的焦虑，于是最近一直在补大模型相关的工作。比起小模型，大模型有一个很重要的涌现能力（Emergentability）就是In-ContextLearning（ICL），也是一种新的范式，指在不进行参数更新的情况下，只在输入中加入几个示例就能让模型进行学习，如下图中用ICL做情感分析任务的栗子：忽略大模型的贵，这个范式具备不少优势：输入的形式是自然语言，可以让我们可以更好地跟语言模型交互，通过修改模版和示例说明我们想要什么，甚至可以把一些知识直接输入给模型这种学习方式更接近人类，即通过几个例子去类比
论文：BeyondNaturalMotion:ExploringDiscontinuityforVideoFrameInterpolation会议：2022CVPRFebruary摘要视频插值是在给定两个连续的帧时，合成中间帧的任务。以往的研究大多集中在适当的帧翘曲操作和对翘曲帧的改进模块上。这些研究都是对只有连续运动的自然视频进行的。然而，许多实用的视频包含了许多不连续的动作，如聊天窗口、水印、GUI元素或字幕。我们提出了三种技术来扩展两个连续帧之间的转换的概念来解决这些问题。首先是一种新的架构，它可以分离连续和不连续的运动区域。我们还提出了一种新的数据增强策略，称为图-文本混合(FTM)，
论文：BeyondNaturalMotion:ExploringDiscontinuityforVideoFrameInterpolation会议：2022CVPRFebruary摘要视频插值是在给定两个连续的帧时，合成中间帧的任务。以往的研究大多集中在适当的帧翘曲操作和对翘曲帧的改进模块上。这些研究都是对只有连续运动的自然视频进行的。然而，许多实用的视频包含了许多不连续的动作，如聊天窗口、水印、GUI元素或字幕。我们提出了三种技术来扩展两个连续帧之间的转换的概念来解决这些问题。首先是一种新的架构，它可以分离连续和不连续的运动区域。我们还提出了一种新的数据增强策略，称为图-文本混合(FTM)，
