写在前面因为之前自己做小说推文，为了画风更精致一点，当时找遍了各种资源，也花钱买了一些模型，现在不做了，就跟大家分享一下吧。想做推文的，直接下载就行了。地址我放在文章最底部了，真实有效，不骗人，放心！应用介绍这个是stablediffusion（以下简称“SD”）AI智能绘画的大模型，比如咱们常见的一些文字生成动漫风格的，都是通过将这个大模型导入到SD里后生成出来对应的图片。功能特色1.真实3D2.手绘画风3.动漫画风（2.5D）4.二次元5.万能系6.tag描述词7.lora小模型案例演示这里，我随便用自己电脑给大家生成一张演示看看吧。原文地址：SD大模型全套打包下载地址|晒应用导航
条件已有场景数据：videos中含34个不同视角拍摄的同一动作视频cams中为34个不同视角对应的相机参数：内外参+焦距思考如何利用动态视频完成用于处理静态场景的3Dgaussian？每个视角的对应帧->合成一个文件夹即34张图片34个视角暴力做法：单目视频看上去第一种比较靠谱一点，试试就逝世（bu）视频转帧设定30fpsimportcv2importosdefextract_frames(video_path,output_folder):#打开视频文件video=cv2.VideoCapture(video_path)#获取视频的帧率fps=video.get(cv2.CAP_PROP_F
译者|朱先忠审校|重楼摘要：本文将介绍使用开源工具MergeKit并利用四种不同算法实现合并多个LLM，实现无需借助昂贵GPU的情况下轻松定制出自己的大型语言模型。简介模型合并是一种将两个或多个LLM合并为单个模型的技术。这是一种相对较新的实验性方法，可以以低廉的资金投入来创建新模型（不需要GPU）。模型合并工作出奇地好，而且在OpenLLM排行榜上先后出现了许多基于模型合并技术的最先进的模型。在本教程中，我们将使用开源的MergeKit库来实现模型合并。更具体地说，我们将回顾四种合并方法，并提供相应的配置示例。然后，我们将使用MergeKit创建我们自己的模型——Marcoro14-7B-s
图学习（GraphLearning）技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习，在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）基于迭代的消息传递机制，能够捕捉图结构数据中的复杂高阶关系，在各类图学习应用场景中取得了巨大的成功。通常，这种端到端的图神经网络需要大量、高质量的标注数据才能获得较好的训练效果。近年来，一些工作提出图模型的预训练-微调（Pre-trainingandFine-tuning）模式，使用各种自监督学习任务在无标注的图数据上首先进行预训练，再在少量标注数据上进行微调，以对抗监督信号不足
谷歌DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA，不是NPC，是可以成为玩家拍档，帮忙干活打杂的那种。比如，在《模拟山羊3》（GoatSimulator3）中当司机开开车：在《幸福工厂》（Satisfactory）中挖矿石：在《瓦尔海姆》（Valheim）中寻找水源：在《无人深空》中（NoMan’sSky）驾驶宇宙飞船射击小行星收集资源：……SIMA全称ScalableInstructableMultiworldAgent，顾名思义可扩展、可指导、多世界。之前，谷歌DeepMind在AI+游戏方面也做过许多工作，比如推出能和人类
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。原标题：OntheRoadtoPortability:CompressingEnd-to-EndMotionPlannerforAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.01238.pdf代码链接：https://github.com/tulerfeng/PlanKD作者单位：北京理工大学ALLRIDE.AI河北省大数据科学与智能技术重点实验室论文思路端到端的运动规划模型配备了深度神经网络，在实现全自动驾驶方面展现出了巨大潜力。然而，过大的神经网络使得它们不适合部署在资源受限的系统上，这无
今年以来，苹果显然已经加大了对生成式人工智能（GenAI）的重视和投入。此前在2024苹果股东大会上，苹果CEO蒂姆・库克表示，今年将在GenAI领域实现重大进展。此外，苹果宣布放弃10年之久的造车项目之后，一部分造车团队成员也开始转向GenAI。如此种种，苹果向外界传达了加注GenAI的决心。目前多模态领域的GenAI技术和产品非常火爆，尤以OpenAI的Sora为代表，苹果当然也想要在该领域有所建树。今日，在一篇由多位作者署名的论文《MM1:Methods,Analysis&InsightsfromMultimodalLLMPre-training》中，苹果正式公布自家的多模态大模型研究成
时间序列预测在零售、金融、制造业、医疗保健和自然科学等各个领域无处不在：比如说在零售场景下中，「提高需求预测准确性」可以有显著降低库存成本并增加收入。深度学习（DL）模型基本上垄断了「多变量时间序列预测」任务，在各个竞赛、现实应用中的表现都非常好。与此同时，用于自然语言处理（NLP）任务的大型基础语言模型也取得了快速进展，大幅提升了翻译、检索增强生成、代码补全等任务的性能。NLP模型的训练依赖于海量文本数据，其中数据来源多种多样，包括爬虫、开源代码等，训练后的模型能够识别语言中的模式，并具备零样本学习的能力：比如说把大模型用在检索任务时，模型可以回答有关当前事件的问题并对其进行总结。尽管基于D
问题：今天打包出来在android机上跑突然发现右下角出现trialversion水印，网上找了很多发现都千篇一律的说到unity的Help下面的ManageLicense下去下载许可证，再在官网上去重新激活许可证再下载下来重新打开Unity，但是自己操作发现流程跟他们说的完全不一样，因为Unity和UnityHub版本更新了，所以以前的解决方法行不通。下面是我的解决办法，针对个人免费版的，其他版本直接购买就没有水印了先将Unity退出，在UnityHub中将个人版许可证退回，然后退出，再将VPN切换国外流量，重新申请许可证，打开Unity打包就好了。
目录简言文献地址：重要网址（该项目持续更新中）摘要1、介绍2、基础概念2.1 3Dobjectdetection 2.2 Datasets2.3 Evaluationmetrics2.3.1 评估指标类-12.3.2 评估指标类-22.3.3 评估指标对比3、基于Lidar的三维目标检测3.1 基于数据表示的3D检测方法3.1.1 基于点的3D物体检测3.1.2 基于网格的3D物体检测持续更新中。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。简言 最近在整理一些3D检测的算法，之前在服务器上跑了PointPillars和CenterPoint，研究了下OpenPCDet和mmdetecti
