新型视频编辑技术ReVideo：在视频中对特定区域进行精确的内容和运动控制编辑
北京大学深圳研究生院 、ARC实验室，腾讯 PCG和东京大学的研究人员推出新型视频编辑技术ReVideo，ReVideo的核心能力是在视频中对特定区域进行精确的内容和运动控制编辑。这意味着用户可以随心...
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FontStudio系统：为多语言字体生成文字特效，创造具有艺术感的字体效果
微软亚洲研究院和利物浦大学推出FontStudio系统，它是一个基于现代扩散模型的文本到图像生成系统，专门用来创造具有艺术感的字体效果。例如，你想在电脑上设计一个独特的字体，比如让字母'A'看起来像一...
MaPa：根据文本描述为3D模型生成逼真的材质
来自浙江大学、蚂蚁集团和深圳大学的研究人员推出MaPa，它能够根据文本描述为3D模型生成逼真的材质。与传统的纹理贴图不同，MaPa通过生成程序化的材质图（material graphs）来表示3D模型...
新型3D生成模型LN3Diff：快速生成高质量的3D对象
来自南洋理工大学、北京大学和上海人工智能实验室推出新型3D生成模型LN3Diff，它是一个基于潜在空间的神经辐射场扩散模型，用于快速生成高质量的3D对象。 项目主页 GitHub 想象一下，你有一张2...
新型图像生成模型EMMA：能够接受多模态提示，并生成高质量的图像
南洋理工大学和腾讯的研究人员推出新型图像生成模型EMMA，它基于最先进的文本到图像（T2I）扩散模型ELLA，能够接受多模态提示（multi-modal prompts），并生成高质量的图像。简单来说...
3D图像渲染技术SAGS：改进现有的3D图像渲染方法，以实现更高质量的图像渲染，同时减少所需的计算资源和存储空间
来自伦敦帝国理工学院和华为诺亚方舟实验室的研究人员推出新的3D图像渲染技术SAGS（Structure-Aware 3D Gaussian Splatting），这项技术旨在改进现有的3D图像渲染方法...
神经网络扩散（Neural Network Diffusion）：利用扩散模型来生成高性能的神经网络参数
来自新加坡国立大学、Meta AI和加州大学伯克利分校的研究人员提出了一种名为“神经网络扩散（Neural Network Diffusion）”的新型方法，它利用扩散模型（diffusion mod...
零样本多模态高保真3D人体纹理生成模型TexDreamer：快速地从文本或图像中生成高保真3D人体纹理
来自上海大学、腾讯优图实验室、上海交通大学和复旦大学的研究团队推出首个零样本多模态高保真3D人体纹理生成模型TexDreamer，采用高效的纹理适应微调策略，将大型T2I（文生图）模型与语义UV结构相...
虚拟试衣系统IMAGDressing-v1：帮助用户在线上购物时，更真实地预览服装在不同人身上的效果
南京理工大学、华为、 腾讯人工智能实验室和南京大学的研究人员推出可定制的虚拟试衣系统IMAGDressing-v1，这个系统可以帮助用户在线上购物时，更真实地预览服装在不同人身上的效果。IMAGDre...
小冰推出Portrait4D-v2：创建出逼真的4D头部头像
小冰推出Portrait4D-v2，它能够创建出逼真的4D头部头像。4D头像不仅具有三维的立体形状，还能随着时间变化而展示出不同的面部表情和头部动作，就像活生生的人一样。这项技术的应用前景非常广泛，比...
自动化图形设计工具PosterLLaVa：利用多模态大语言模型来自动化图形设计中的布局生成任务
腾讯推出PosterLLaVa系统，它是一个统一的多模态布局生成器，利用多模态大语言模型（MLLM）来自动化图形设计中的布局生成任务。布局生成是图形设计中非常关键的一环，它需要以一种视觉上令人愉悦且遵...
文生图模型偏好优化方法MaPO（边界感知偏好优化）：让计算机在学习生成图像时，能够更好地符合人类的偏好
韩国科学技术研究院、Huggingface和高丽大学的研究人员推出一种新的文本到图像扩散模型的偏好优化方法，这种方法被称为“边界感知偏好优化”（Margin-aware Preference Opti...
