逼真的3D感知人体图像生成算法

单个图像生成高质量3D物体

stable zero123基于stable diffusion技术，推动单图像生成高质量3D物体的边界。通过提升训练数据集质量和优化elevation条件，该工具显著提升了生成物体的真实感。它耗费与stable diffusion 1.5相同的内存量，但生成3D视图需要较长时间和更多内存。新的训练模式和数据集过滤策略确保只有高质量的3D对象被用于训练，确保了输出的逼真度。此外，模型能够利用预估的摄像机角度来提高预测质量，支持更高的批量大小, 与zero123XL相比训练效率提高了四十倍。适合对3D模型生成感兴趣的研究人员、AI工程师、图形设计师以及开源爱好者进行下载和实验。

文本辅助3d人体衣服生成 ------浙大和马普所合作，还是有点实力的，马普所

探索了如何从单张图片出发，借助文本描述提示来构建高精细度的3D穿衣人体模型。这项技术通过结合描述性文本与服装解析模型自动生成的提示，攻克了以往模型在复原图像不可见区域，如背面表面时过于光滑和纹理模糊的问题。利用个性化微调的文本到图像扩散模型T2L和多视角分数蒸馏采样SDS，优化了模型重建的几何形状和纹理。实验结果表明，此技术在细节恢复和质感再现方面都达到了业界领先水平，适合有兴趣于3D重建、文本描述交互和图形图像处理的研究者及开发者。

AI作画姿态控制超越contorlnet的存在

该技术讨论了可控的人类图像生成（HIG）领域的最新进展，特别聚焦于如何在稳定扩散（SD）模型的基础上，结合ControlNet和T2i Adapter，通过额外的学习分支，提高了人体姿势、身体解析和文本条件下的图像生成能力。着重强调了现有模型面临的挑战，如学习分支的图像特征编辑难度，以及如何强化模型在骨架条件下的生成性能，并减少不一致性。介绍了Human SD模型和其热图去噪损失策略，这种方法在姿态控制和图像质量方面优于现有技术。内容适合对图像生成、计算机视觉和机器学习感兴趣的研究者和开发者。

【老照片翻新】试试AI神器，一键增加照片清晰度！

本次演示关注如何使用stable division技术增强老照片的清晰度。stable division的启动过程虽然稍长，但提供的功能有助于改善图像质量。通过保持迭代步骤和采样方法不变，调整重绘幅度到0来维持原有的图片形态，可生成多个增强后的图片选项。面部修复功能特别地针对人像照片的细节进行增强。演示中通过对比生成的新老照片，显示出了增强后的图片更为清晰，并且色彩恢复更为生动，展示了技术带来的可见改进。该技术适合对照片编辑和修复有需求的用户，包括爱好者和专业编辑人员。

YOLOv8实例分割实战：课程介绍

本课程致力于指导学员使用U-Net V8框架对自定义数据集进行实例分割，特别关注汽车驾驶场景。U-Net V8使用改进的backbone、neck和decouple head提高梯度流，结合新的训练策略如task alignment和分布式焦点损失函数以增强检测精准度。还将介绍实例分割的基础知识、性能指标及YOLO系列发展史。课程涵盖软件环境搭建、数据标注、格式转换、训练调优直至实际应用，最终实现实时高精度的目标分割。适合计算机视觉入门者、图像处理工程师、深度学习研究者、自动驾驶技术开发人员和视觉算法设计师。

卷积神经网络应用领域

视频探讨卷积神经网络（CNN或CN网络）在计算机视觉任务中的应用，突出其在降低错误率、提升图像识别能力方面的贡献。分析了从统计学习算法过渡到深度学习的历史趋势，并提出CNN在多个视觉任务上，如检测、追踪、分类、检索、超分辨率重构以及医学图像处理方面的应用。视频还指出，传统神经网络在特征提取上存在局限，而CNN通过优化权重参数矩阵，提高了任务处理速度，减少了过拟合风险。提及到GPU相比CPU在处理神经网络任务时拥有显著的速度优势，特别是在复杂计算过程中。无人驾驶和人脸识别等热门应用也被作为CNN用途的例证。内容适合对深度学习和计算机视觉技术有兴趣的开发者、研究人员以及相关应用领域的技术实践者。

独立开发一个俄罗斯方块小游戏，从制作方块开始

本视频详细介绍了在Unity 2D游戏开发中如何创建和管理游戏资源，包括动态加载、预制体制作与资源导入。展示了制作俄罗斯方块游戏中方块组件的流程，包括静态物体（如墙壁）和动态物体（七种方块组），并解释了如何将它们组装成预制体，以便在游戏中使用。讲述了游戏逻辑编程的基础知识，如逻辑处理和数据存储，以及如何制作UI来控制场景转换。视频适合对游戏开发工作流程感兴趣和希望提升独立开发能力的观众。

UnityC#第一阶段

视频讲述了学习编程时熟练掌握和应用技术知识点的方法，强调了开始学习容易但难度随知识量增长而升高的问题。指出深入理解和实践是掌握复杂知识的关键，推荐使用边学边练的视频教学和做笔记的习惯以巩固记忆。提及课程设计时考虑学习者忙碌节奏，视频时长控制和知识点逐步构建的重要性，同时通过解释专业术语和大量习题帮助学习者逐渐进阶到解决实际问题和开发软件的水平。