最近，一篇新的研究论文介绍了一种名为“神经视频深度稳定器”的新方法，可以在视频中提供一致且准确的深度估计。同时，研究团队还发布了有史以来最大的自然场景视频深度数据集，名为“野生视频深度”。通过这种新的方法...

DragonDiffusion是一种全新的方法，旨在提高文本到图像模型的编辑精度。通过在扩散模型中利用特征对应，DragonDiffusion可以进行各种详细的图像修改，如移动和调整对象的大小，替换外观，以及拖动内容，同时保持图像...

Scenic是一个以注意力为核心的计算机视觉研究代码库。

学习离散化表示是计算机视觉领域的一个令人兴奋的研究领域。像CLIP这样的大规模对比方法一度让离散化研究失去了市场。然而，现在，借助开源扩散模型，我们可以利用文本标记的力量来解开图像中的对象，实现对AI生成图...

TIMM中有许多顶级计算机视觉模型，但在处理生产系统时，通常需要更多。OpenMMlab提供了一套高质量的系统，用于各种视觉任务，如姿态和分割。

**研究团队最新发布的技术论文介绍了SoViT，这是一种针对大小和形状进行了优化的视觉转换器，使用先进的缩放方法，其性能与更大的模型相当，但计算量更少。SoViT在图像分类、字幕生成、视觉问答和零样本转移等各个任...

近年来，自主车辆研究的减速使计算机视觉领域的进展似乎放缓了。但现在，一种新技术正在让人们看到希望。该技术使用三个图像模型的水螅来增强自然图像抠图的性能，效果非常引人注目。 ## 核心要点： - Matte Anyth...

## 新闻概要： 以下是这篇文章中的三个核心点： - 技术的兴衰周期在当今被压缩得非常紧密。传统技术发展18个月的速度，如今在AI的带动下，瞬息万变。 - 资金和人才正在涌入AI领域，这是一个非常有趣的趋势。 - 现...