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ASyo
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ASyo
1年前
Simon的白日梦: 有意思~！根据文字输入生成多个独立的3D模型再自动合理组合~！（而不是生成一整坨）🥹 DreamDissector: Learning Disentangled Text-to-3D Generation from 2D Diffusion Priors 🧐DreamDissector 是一种文本生成3D对象的方法，通过将多对象文本生成的NeRF输入并生成独立的纹理网格，提供了对象级别的控制和多种应用可能性。 ➡️链接：https://chester256.github.io/dreamdissector/ ✨重点 ●🔍 方法概述：DreamDissector接受多对象文本生成的NeRF作为输入，通过神经类别场（NeCF）和类别评分蒸馏采样（CSDS）生成独立的纹理网格，解决了现有方法中对象独立性和空间互动不足的问题。 ●🎨 实际应用：该方法可以实现对象级别的纹理引导、几何编辑和可控对象替换，适用于创意和实用领域的多种应用。 ●📊 技术细节：通过深度概念挖掘模块（DCM）和NeCF对输入的NeRF进行解耦，进一步优化几何和纹理，最终导出独立的表面网格。
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ASyo
1年前
艾文来了: Wappalyzer，一个方便好用的插件，一键透视分析目标所使用的技术栈
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ASyo
1年前
海辛Hyacinth: 和 @Simon阿文 一起搞了一个 SeasonYou 工作流，输入一张照片，输出你的穆夏四联画海报。 » 工作流地址： https://openart.ai/workflows/ladybird_musty_24/season-you-transfer-your-photo-into-mucha-style/ZzGuWUU5Ah81jFlGyC7I 做这个项目就是想试试是否可以用 comfyui 快速把设计想法工程化，实践下来工程的环节还是很简单的，最重要的还是设计本身。 感觉不久的以后无论是设计师还是产品经理，都会拥有将自己的设计想法/ demo 直接工程化的能力。
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ASyo
1年前
大黑天: #优质信息源003 一个在notion做AI的工程师的博客。 博客地址：https://linus.coffee/ 另一个博客：https://thesephist.com/ Linus的简介 2014 年开始在网上写作 - 这个博客收藏了我写的 50 万字文章，涉及软件研究、创意工作、社区以及我所生活的方方面面。 多年来，我已经创建了100 多个附带项目，从编程语言和编译器到 3D 渲染器、交互式学习环境、UI 库以及我每天依赖的一套个人生产力工具。 在网络上的其他地方，我还撰写了更多有关软件的技术文章 以及一些短篇小说和其他文学短篇。工作之余，我会弹钢琴和吉他——您可以在Spotify和linus.coffee/music上找到我的音乐。我还涉猎数字艺术。我在韩国和印第安纳州长大，在伯克利上学，目前住在纽约市。 我目前正在Notion研究和设计 AI 在协作和知识工具中的应用原型。之前，我是Betaworks的驻地研究员，更早之前是Replit、Hack Club和Spensa的软件工程师。
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ASyo
1年前
Simon的白日梦: 一个能够根据设定的兴趣主题自动爬取每日最新相关信息，并且使用开源LLM进行分析的工具！！ 🧐Wiseflow是一种敏捷的信息挖掘工具，可以从各种来源（如网站、微信公众号、社交平台等）提取简明信息，并自动分类上传到数据库。 ➡️链接： https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow ✨重点 ●🌐 多源信息提取：支持从网站、微信公众号和社交平台等多种来源提取信息。 ●🔍 智能分类：自动根据用户兴趣对信息进行分类和标签管理。 ●⚡ 轻量设计：系统开销小，无需GPU，适用于任何硬件环境。 ●🔄 本地和在线部署：支持本地部署和使用在线推理服务，灵活性高。 ●📊 高效信息处理：结合统计学习和大型语言模型，准确提取和处理信息。
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ASyo
1年前
Simon的白日梦: CLAY：或许是今年最值得期待的3D生成模型，号称质量最好+布线最好+支持的输入模态最多+支持材质生成。 🧐CLAY是一种大规模可控生成模型，用于创建高质量的3D资产，它结合了多分辨率变分自编码器和简化的潜在扩散变压器，通过多种输入形式生成详细的3D几何结构和物理渲染材质。 ➡️链接：https://sites.google.com/view/clay-3dlm ➡️等开源：https://github.com/CLAY-3D/OpenCLAY ✨重点 ●💡CLAY支持文本、图像及3D感知控制输入，能够从多视图图像、体素、边界框、点云等多种形式生成3D几何结构。 ●🎨CLAY使用神经场表示连续完整的表面，并采用纯transformer模块在潜在空间中生成几何形状。 ●📊通过逐步训练方案，CLAY在超大规模3D模型数据集上进行训练，模型包含15亿参数。 ●🖼️CLAY生成物理基础渲染（PBR）材质，能够创建2K分辨率的纹理，包括漫反射、粗糙度和金属质感。 ●🌐即使是第一次使用的用户也能轻松利用CLAY将他们生动的3D想象变为现实，释放无限创造力。 ●📈展示了从概念设计到细致生产级别资产的可控3D资产创建实例。 ●🔬CLAY采用多视图材质扩散模型，确保生成的3D资产在数字环境中的真实渲染效果。
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ASyo
2年前
向往一种纯粹的不被打扰的自由的生活。
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ASyo
2年前
哥飞: 老外整理的特别详细的 Python 3 Cheat Sheet PDF 文件，点此下载 https://perso.limsi.fr/pointal/_media/python%3acours%3amementopython3-english.pdf
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ASyo
2年前
科.Koe: AI生成PPT工具
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ASyo
2年前
吴松磊: 这次在一席讲的还挺开心的
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