六倍利养成记:和“花中戏精”斗智斗勇的快乐时光
昨天刷到一位杭州小姐姐晒图,她吊篮里的六倍利从四月爆到十月,瀑布一样垂下来,底下全是问链接的。
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近年由画入舞的剧目不少,如《只此青绿》《唐卡》乃至《诗忆东坡》《春江花月夜》等诗舞音画,让静态图像舞起来似乎成为舞蹈跨媒的一种新潮。人们印象中,以舞蹈编织一个戏剧性故事是舞剧的基本特征,但随着由画带舞实践的深入,这个定义不断被突破。
在当代图像泛滥与机器视觉日益主导的语境中,何俊杰的高空景观摄影作品以其独特的观看立场与审美实践,提出了一个根本问题:谁在看?我们如何被地球观看?在他万米高空拍摄的作品中,地貌不再只是被记录的对象,而成为可感的生命体,是与摄影者发生互动的“他者”,甚至是“凝视者
就在最近,一份来自MarketsandMarkets的重磅报告揭示了一个惊人的趋势:全球超声AI市场正以火箭般的速度飙升。
6G愿景中海量智能连接导致图像传输需求呈现爆发式增长。然而,传统基于像素级/符号级的图像传输需消耗大量通信资源,且图像数据中存在大量与任务不相关的冗余信息,导致通信效率低。针对该问题,语义通信作为一种新兴通信范式,其通过提取和传输关键语义特征提升通信效率。然而
多模态大模型MLLMs 能够处理高分辨率图像、长视频序列和冗长音频输入等复杂上下文,但自注意力机制的二次复杂度使得大量输入 token 带来了巨大的计算和内存需求。 如下图,上:图像、视频和音频数据类型可以在其表示维度上进行扩展,从 而导致 token 数量的
混元图像2.1在2.0架构的基础上全面升级,更加注重生成效果与性能之间的平衡。新版本不仅支持中英文的原生输入,还能够实现中英文文本与复杂语义的高质量生成。同时,在生成图片的整体美学表现和适用场景的多样性方面,都有了显著提升。
在数字化浪潮席卷全球的今天,图像与视频处理技术已成为推动社会智能化转型的核心力量。从4K/8K超高清视频的实时处理,到医疗影像的智能诊断,从自动驾驶的视觉感知,到工业质检的精密识别,这些创新应用都对底层计算架构提出了极高的要求:既需要强大的并行处理能力,又需要
宝子们,你知道吗?现在去眼科检查,不仅能查出眼睛的问题,还能提前知道你有没有中风的风险呢!这不是在开玩笑,而是最新的医学研究发现。
随着信息技术的快速发展和互联网的普及应用,各行各业产生了大量的数据。这些数据的积累和应用对于支持决策制定、业务开展以及创新发展起到了至关重要的作用。然而,由于数据在不同领域之间存在着信息孤岛,这导致了数据利用效率低下的问题。为了解决数据利用效率低下的问题,需要
想象一下这个场景:你有一批总计 200 张图片,需要手动裁剪、调整大小或者清理。这是一个“看似简单”的任务,但当你意识到每一个像素都至关重要时,这个“快速脚本”就会变成一个整整一个周末的大项目。
社交平台Snapchat近日面向特定订阅用户群体推出了一项名为"Imagine Lens"的图像生成新功能,该创新工具允许用户通过自然语言描述实时创作和修改视觉内容。这项基于生成式AI技术的滤镜已向Snapchat+ Platinum和Lens+两档付费会员开
图像 snapchat lens 分 imaginelens 2025-09-08 20:59 9
当你闭上眼睛回忆刚才看到的一幅画时,大脑中会发生什么?那些神经元的微弱电信号能否被解读,甚至重新还原成图像?这听起来像科幻电影的情节,但谷歌DeepMind的研究团队刚刚把这个幻想变成了现实。这项由伦敦大学学院和谷歌DeepMind联合完成的突破性研究发表在2
谷歌 图像 谷歌deepmind deepmind 脑电波 2025-09-08 20:45 14
Snapchat独家向TechCrunch透露,该平台正式推出名为"Imagine Lens"的新功能,允许用户通过文本描述生成和编辑图像。该功能面向Snapchat+ Platinum和Lens+订阅用户开放。
香港科技大学谭平教授团队与地平线(Horizon Robotics)团队最新发布了一项3D 场景表征与大规模重建新方法SAIL-Recon,通过锚点图建立构建场景全局隐式表征,突破现有 VGGT 基础模型对于大规模视觉定位与 3D 重建的处理能力瓶颈,实现万帧
香港科技大学谭平教授团队与地平线(Horizon Robotics)团队最新发布了一项3D 场景表征与大规模重建新方法 SAIL-Recon,通过锚点图建立构建场景全局隐式表征,突破现有 VGGT 基础模型对于大规模视觉定位与 3D 重建的处理能力瓶颈,实现万
图像 transformer 谭平 重建transforme 2025-09-08 10:15 9
结合上面两点内容,今天给大家介绍一篇面向图像描述领域蛮有意思的工作,重新思考轻量化图像描述框架,模仿人类感知图像的习惯,并将模型成功部署在英伟达的 Jetson Nano 边缘设备上,相比 LLaVA-1.5-7B,模型参数减少 93%,推理速度提升 97%。
这是一个相当重要的公告:事实上,即使你可以在自己的电脑上运行任何现有的 LLM,确实不需要专用 GPU(只要你有足够的 RAM),但同样的原则并不适用于图像。
api 图像 nano banana nanobanana 2025-09-06 06:19 17