单目图像的表面法线估计开源项目
Marigold Normals是一个开源的计算机视觉项目,专注于从单张图像估计表面法线。该模型基于扩散技术,利用Stable Diffusion的视觉知识进行训练,能够对每个像素进行精确的法线计算。它具有出色的场景理解能力,适用于各种实际环境,并支持零样本推理。项目在GitHub上开源,提供了详细的技术论文和在线演示。
Marigold Normals是一个专注于表面法线估计的计算机视觉模型。它属于基于扩散的Marigold模型家族,旨在解决各种计算机视觉任务。这个项目由来自苏黎世联邦理工学院的研究团队开发,包括Bingxin Ke、Anton Obukhov等多位学者。
研究团队为这个项目提供了丰富的资源:
Marigold Normals项目采用Apache 2.0开源许可证。这意味着使用者可以自由地使用、修改和分发这个模型,但需要遵守许可证的条款,包括保留原始版权声明等。
这个项目不仅在技术上具有创新性,还为计算机视觉领域提供了新的研究方向。通过重新利用扩散模型来解决特定的视觉任务,Marigold团队展示了人工智能模型跨任务迁移学习的潜力。
随着Marigold项目的持续发展,我们可以期待看到更多基于扩散模型的计算机视觉应用。这种方法可能会在3D重建、场景理解等领域带来突破性的进展,为计算机视觉技术的实际应用开辟新的可能性。
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。