MoCha-Stereo即Motif Channel Attention Stereo Matching Network，是一种全新的立体匹配方法，它能够有效保留在传统立体匹配技术中常常丢失的几何结构。这一技术的出现有望在计算机视觉领域带来一场革命，尤其是在...

Seg-NN框架通过去除对大量预训练的需求，极大地优化了3D分割的流程。这一创新使得模型能够快速适应新的、未见过的类别，同时避免了通常存在的领域差异问题。这一技术突破不仅加快了3D物体识别的速度，还提高了模型的...

AID及其变体PAID是两种旨在通过加入文本和姿势等条件来改进图像插值的技术。这些方法确保生成的图像在不需要额外训练的情况下，具有更高的一致性、平滑度和真实性。图像生成技术的进步不仅推动了人工智能领域的创新...

最近的一项研究提出了一种新的图像合成中写实阴影生成的方法，解决了以往在形状和强度准确性方面的挑战。研究人员通过增强ControlNet的强度调节模块以及扩展DESOBA数据集，显著提高了图像中阴影生成的质量。该技术的...

近日，一项名为ViT-CoMer的神经网络模型问世，增强了Vision Transformers（ViT）在密集预测任务中的表现，而无需预训练。这项研究由卡内基梅隆大学的学者领导，他们在GitHub上公开了相关代码和数据集。ViT-CoMer能够...

近日，Skyvern项目在GitHub上发布，该项目利用LLMs和计算机视觉技术自动化浏览器流程。Skyvern提供了一个简单的API端点，可以完全自动化手动工作流程，替代脆弱或不可靠的自动化解决方案。其实现原理是利用LLMs提供...

MoAI是一种新型的大型语言和视觉模型，它通过整合专门的计算机视觉任务的辅助视觉信息来增强当前模型。该模型在 GitHub 上发布，旨在改善自然语言处理和计算机视觉任务之间的互动。MoAI使用了一种新的训练方法，可以...

DSNIE是一种方法，可以显著提高单目表面法向量估计的准确度，可用于多种计算机图形应用程序。DSNIE方法基于深度学习，使用卷积神经网络对输入图像进行处理，并输出表面法向量。该方法在各种室内和室外场景中进行了测...