文章目录📕第一步：配置OpenXR+XRInteractionToolkit的开发环境📕第二步：导入人物模型⭐VRM模型导入Unity的方法📕第三步：配置VRIK⭐给模型加上VRIK组件⭐将模型的头部和手部的位置作为VR追踪目标的子物体⭐添加VRIK的IKTarget📕调整IK位置📕使用TwistRelaxer缓解手腕扭曲的问题IK（反向动力学）有利于提升VR应用中的沉浸感，我们可以通过IK实现VR中全身模型的追踪。本篇教程将基于Unity的XRInteractionToolkit和FinalIK插件中的VRIK功能介绍如何模拟VR中人物上半身的运动，特别是手臂和手肘的姿态。XRInterac
之前的文本生成3D模型的方法生成一个模型需要多块GPU跑好几个小时，该文章提出的方法生成一个3D模型只需要单GPU1-2分钟。该文章生成的3D模型的质量并不是当下最好的，但是生成速度很快，因此在现实中很有意义。从文本生成3D模型的过程分为三步：用一个text-to-image的diffusionmodel从文本提示生成一幅合成视角的图片。用一个diffusionmodel将合成视角图片生成低分辨率的3D点云（1024个点）。用一个diffusionmodel从低分辨率的3D点云和合成图片，生成高分辨的3D点云（4096个点）。数据集训练数据集包含7百万个格式不一，质量不一的3D模型。为了下面的
Midjourney|文心一格prompt教程[进阶篇]：MidjourneyPrompt高级参数、各版本差异、官方提供常见问题1.MidjourneyPrompt高级参数Quality图片质量是另一个我比较常用的属性，首先需要注意这个参数并不影响分辨率，并不改变分辨率，并不改变分辨率（重要的事情要说三遍）。它改变的更多的是图片的细节，比如下面这个例子，下方第一张图是0.25，你会发现最右边的图细节比第一张图多很多很多。但低Quality也不是没有好处，它的好处是生成图片的时间会更快，换句话说，你可以花更少的GPU时间，我一般会用这个参数做一些探索性生成图，大方向没问题，再让模型丰富细节。除了
在4月一经推出就火爆开发者社区的大语言模型综述更新了！此前，人大等学校的多位研究者回顾了大语言模型在背景知识、关键发现和主流技术等方面的进展，尤其强调了大语言模型的预训练、自适应调优、使用和能力评估。最近，研究者对于这些研究进行了更新。在这次更新中，添加了34多个新页面，200多个新参考。包括：-新论文（LLaMA系列）-新章节（例如，LLMs的复杂任务规划）-26个有用的prompt技巧-对LLM的8种完成特定任务的能力进行实证评估论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.18223LLM大事记下图是近年来大于100亿的大语言模型的时间轴。其中，时间轴主要根据模型的技术
在上一篇教程：VRIK+UnityXRInteractionToolkit配置VR全身模型（上）：实现上半身的追踪（附带VRM模型导入Unity方法和手腕扭曲的解决方法）当中，我们通过配置VRIK+UnityXRInteractionToolkit实现了VR全身模型上半身的追踪。这篇教程，我将介绍如何实现腿部行走的动画。实际上，当你按着上一篇教程配置过后，角色已经可以行走了，但是走路的姿势非常怪异，角色看上去像是被拖着走。因此，我们需要优化一下走路的表现形式。方法很简单，我们找到挂载到角色模型上的VRIK组件，在Locomotion中将Mode由原来的Procedural改为Animated原
StableDiffusionprompt助理你来充当一位有艺术气息的StableDiffusionprompt助理。任务我用自然语言告诉你要生成的prompt的主题，你的任务是根据这个主题想象一幅完整的画面，然后转化成一份详细的、高质量的prompt，让StableDiffusion可以生成高质量的图像。背景介绍StableDiffusion是一款利用深度学习的文生图模型，支持通过使用prompt来产生新的图像，描述要包含或省略的元素。prompt概念完整的prompt包含“Prompt:”和"NegativePrompt:"两部分。prompt用来描述图像，由普通常见的单词构成，使用英文半
论文笔记|谷歌SoftPromptLearningptuning->Prefix-Tuning ->softpromt->ptuningv2"ThePowerofScaleforParameter-EfficientPromptTuning"EMNLP2021GoogleBrain人能理解的不一定是模型需要的，所以不如让模型自己训练所需的prompt。ExternalLinks:论文作者：BrianLester, RamiAl-RfouGoogleBlog:"GuidingFrozenLanguageModelswithLearnedSoftPrompts"GithubRepoJeffDean
我正在调用Javascriptwindow.prompt()并提示用户提交一个变量，我将其与另一个变量进行比较(非常基本的密码保护)。该函数运行良好，但是，如果您在prompt()窗口中单击"cancel"，该函数不会简单地终止，而是将变量与空字符串进行比较，(用户选择不通过按“取消”提交)导致函数继续到else{}部分。我的问题是，如何在按下取消时终止函数？我只需要知道如何定位取消按钮。通常我只会在按钮的click()上调用.stop()，但我不知道如何定位提示窗口的取消按钮。 最佳答案 prompt如果用户按下OK(''没有提交
我正在调用Javascriptwindow.prompt()并提示用户提交一个变量，我将其与另一个变量进行比较(非常基本的密码保护)。该函数运行良好，但是，如果您在prompt()窗口中单击"cancel"，该函数不会简单地终止，而是将变量与空字符串进行比较，(用户选择不通过按“取消”提交)导致函数继续到else{}部分。我的问题是，如何在按下取消时终止函数？我只需要知道如何定位取消按钮。通常我只会在按钮的click()上调用.stop()，但我不知道如何定位提示窗口的取消按钮。 最佳答案 prompt如果用户按下OK(''没有提交
👉腾小云导读当你还在错误使用对话AI工具如GPT，可能会觉得其作用不过是知识平移总结或简单问答。实际上，当了解先进的用法、知悉如何做到betterprompt，你会发现：AI不是来替代你的，是来帮助你更好工作。如果还用搜索引擎的“关键词匹配”、“关键词命中”思路去思考人工智能的使用，已然有些落后。本篇在详细介绍几个GPT帮助程序员工作（干货满满）的应用场景之后，将为你分享AI的正确打开方式——betterprompt。欢迎阅读和分享。👉看目录，点收藏1.背景2.AI可以帮助程序员做什么？ 2.1技术知识总结 2.2 拆解任务 2.3 阅读代码/优化代码 2.4 代码生成 2.5 生成
