由于这些策略,SDFusion不仅可以使用来自多个模态的各种条件,还可以调整它们的重要性权重,如图1所示。与最近提出的也采用编码潜在空间的自回归模型相比,SDFusion实现了卓越的样本质量,同时提供了更多的灵活性来处理多种条件,同时减少了内存使用。利用SDFusion,我们研究了基于2D和3D数据训练的模型之间的相互作用。给定由SDFu...
SDFusion 是一个用于生成3D资产的多模态AI框架,可以将图像、文本或形状作为输入进行处理,并且可以更好地控制生成过程。 该系统由伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校和Snap Research的研究人员基于生成模型的协作范式研发,是一种基于扩散的3D资产生成模型,对3D 对象可以通过生成式 3D 和 2D模型的交互进行额外的纹理处理。SDFusi...
SDFusion: Multimodal 3D Shape Completion, Reconstruction, and Generation [arXiv] [Project Page] [BibTex] Code release for the CVPR 2023 paper "SDFusion: Multimodal 3D Shape Completion, Reconstruction, and Generation". SDFusion is a diffusion-based 3D shape generator. It enables various application...
SDFusion allows to export cable-driven robot models with multiple attachment points (via-points). The naming scheme defined for the viapoints is the following:VP_motornumber_EXPORT_linkname_viapointnumber(e.g.VP_motor0_EXPORT_base_0). You can either add them manually as construction points in...
Stable Difusion装机必备模型推荐, 视频播放量 132、弹幕量 97、点赞数 5、投硬币枚数 8、收藏人数 7、转发人数 0, 视频作者 白告不是皓--, 作者简介 一个学习AI的up主,相关视频:6月最新Midjourney中文版来了!不用梯!不限次数永久使用(附工具包)、0基础新手必备、Midj
Snap Research团队通过引入高效的网络架构和改进步骤蒸馏,实现了移动端推理时间不到2秒的文本到图像扩散模型,让移动端本地跑SD模型成为可能 NeurIPs 2023:SnapFusion: Text-to-Image Diffusion Model on Mobile Devices within Two Seconds 延迟分析 text-to-image扩散模型的推理过程主要由三个模块组成,Text Encoder(ViT...
【SD模型】2024最火的15个Lora模型,新手必备大模型与Lora模型大放送,一键安装、永久使用,建议收藏~让你轻松掌握Stable Di发fusion 06:58 融合最新Flux模型的Comfyui换脸工作流!超自然AI换脸教程(工作流),直接生成妈生感,轻松安装,永久使用!comfyui教程、AI绘画教程 08:41 【StableDiffusion】SD安装包最新4.8版本...
大家好,今天给大家分享一个图片转视频的插件stable video fusion,这个是免费的网页版,只需要打开网站即可使用,国内也可使用。操作非常简单,只需要上传一张图片就可以生成非常流畅丝滑的动画。首先我们打开网址,网址在文末获取。https://replicate.com/stability-a
Motion-free exposure fusion based on inter-consistency and intra-consistency. Inf. Sci. 2017, 376, 190-201.W. Zhang, S. Hu, K. Liu, and J. Yao, "Motion-free exposure fusion based on inter-consistency and intra-consistency," Information Sciences, vol. 376, no. C, pp. 190-201, ...
Snap Research团队推出了SnapFusion模型，该模型将文本到图像扩散过程实现于移动设备上，仅需不到2秒的时间。这一创新成果在NeurIPs 2023会议上得到了展示。在文本到图像扩散模型的推理过程中，主要由三个关键模块组成：Text Encoder（ViT）、UNet以及VAE Decoder（VAE）。以SDv1.5在iPhone 14 Pro上的测试...