本文的目标是运动分割——发现和分割视频中的运动物体。这是一个被广泛研究的领域，有许多谨慎的，有时甚至是复杂的方法和
我们提出InstantMesh，这是一个从单个图像中立即生成的即时3D网格生成的前馈框架，具有最先进的一代质量和明显的
Sora揭示了缩放扩散变压器（DIT）的潜力 以任意分辨率，宽高比和持续时间为单位的影像图像和视频，但仍然缺乏足够的
本文的目标是运动分割——发现和分割视频中的运动物体。这是一个被广泛研究的领域，有许多谨慎的，有时甚至是复杂的发现和分组运动物体的能力。
为了增强文本对图像扩散模型的可控性，现有的方法有如ControlNet Incorporated基于图像的条件来进行控制。
我们提出了一种新的无需调优的文本到图像生成ID自定义方法PuLID (Pure and Lightning ID customization)。通过将一个标
在本文中，我们提出了MoMA:一个开放词汇，无需训练的个性化图像模型，具有灵活的零拍摄功能。随着基础文本
最近在可控人类图像生成方面的进展导致了使用结构信号(例如，姿势，深度)或面部外观的零拍摄生成。然而，以人类外表的多个
这款模型最高支持1千万tokens长文本输入，降价后约为GPT-4价格的1/400，击穿全球底价。一般我们开发一个RAG应用，
MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base，旨在成为企业的最强大脑。开箱即用：支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化、RAG（检索增强生成），智能问答交互体验好；无缝嵌入：支持零编码快速嵌入到第三方业务系统；
3D重建的进步使高质量的3D捕获成为可能，但需要用户收集数百到数千张图像来创建3D场景。我们提出了cat3d，这是一种通过多视图扩散模
我们提出了Hunyuan-DiT，一种文本到图像的扩散转换器，可以对英语和中文进行细粒度的理解。为了构建Hunyuan-DiT，我们精心设计了变压器结构
Anyline 与 Mistoline ControlNet 模型相结合，形成完整的 SDXL 工作流程，最大限度地提高精确控制并利用 SDXL 模型的生
我们提出了一种基于预训练扩散模型的新颖推理技术，用于文本条件视频生成。我们的方法称为 FIFO-Diffusion，从概念上讲，无需
IC-Light代表Impose Constant Light,是一个控制图像照明的项目。可以操控图像生成时的光照，对内容主体重新打光生成符合新背景环境光照
这项研究提出了一个新的框架：AniPortrait。生成由音频和参考肖像图像驱动的高质量动画。方法分为两个阶段。最初，
基于调整自由扩散的模型在图像个性化和定制领域显示出巨大的潜力。然而，尽管取得了显著进展，目前的模式仍在继续努力应对制
基于扩散的文本到图像生成模型，例如Stable Diffusion已经彻底改变了内容生成领域。尽管他们在图像编辑和视频合成有很强
扩散模型取得了超越以前的生成模型的卓越图像生成质量。然而与GAN相比，扩散模型的一个显着局限性是由于其高度非结构化的
交叉注意力在文本到图像扩散模型中的作用在文本到图像的扩散模型中，交叉注意力是一个关键组件，它在模型的初期推理步骤中
大多数扩散模型假设逆过程遵循高斯分布。然而，这种近似尚未经过严格验证，尤其是在t=0和t=1的奇点处。不正确奇点是有条件可去除的，而t=0处的奇点是固有属性。
扩散模型已成为高分辨率图像合成的主流方法。但是直接从预处理的扩散模型中生成高解决图像将遇到不合理的对象重复，并指数增加生成
Mira (Mini-Sora)，这是对 Sora 风格的高质量、长时间视频生成领域的初步尝试。Mira 在几个关键方面从现有的文频生成技术的静态输出。
视觉自回归建模（VAR）是一种新的视觉生成范式，它将图像的自回归学习重新定义为从粗到细的“下一个尺度预测”或“下一个分辨率预测”，与标
尽管最近在图像到视频生成方面取得了进展，但更好的可控性和局部动画却很少被探索。大多数现有的图像到视频的方法不具有局
Stable Audio 2.0潜在扩散模型的架构经过专门设计，能够生成具有连贯结构的完整音轨。为了实现这一目标，我们对系统的所有组件进行了调整，以
为了更好地适应移动设备的需求，研究团队专为Android系统打造了Octopus-V2-2B版本，力求在Android设备上实现无缝对接，应贯穿于训练和推理全过程。
在知乎上看到一个有趣的专栏，讲的是国外（日本？）一个牛人用OpenCV+CNN实现了一个人脸识别工具，觉得挺好玩的，所
CS231n课程笔记翻译：Python Numpy教程 翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial，由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译。本篇教程由杜客翻译完成，Flood Sung、SunisDown、巩子嘉和一位不愿透露ID的知友对本翻译亦有贡献。 原文如下这篇教程由Justin Johnson创作。我们将使用Python编程语言来完
在网上也看了好多代码，但是都运行不了，要不是代码问题，要不就是路径问题，本代码已经成功运行过，主要有两个问题需要注意1.py
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