新AI图像分割方法GenSAM:一个提示实现批量图片分割
研究人员提出了一种新型图像分割方法,称为GeneralizableSAM模型。该模型的设计目标是通过通用任务描述,实现对图像的有针对性分割,摆脱了对样本特定提示的依赖。研究人员希望这种通用任务描述引导的图像分割方法能够推动计算机视觉领域的发展,提高模型在复杂场景下的分割准确性。
Meta AI 推出可重新调整光线的高保真头像生成方法 可用于制作动画生成新颖的表情
在MetaAI的一项开创性研究中,研究人员成功解决了动态3D头像的高保真重新调整光线的挑战。传统方法在实时应用中捕捉面部表情的细节常常需要进行改进,尤其是对于捕捉亚毫米级细节的要求。通过将基于3D高斯函数的几何模型与革命性的可学习辐射转移外观模型相结合,研究团队超越了现有方法的局限,为头像的逼真程度树立了新的标准。
Meta推出实时3D头像合成方法 光线可调节
Meta的CodecAvatarsLab最近提出了一种名为RelightableGaussianCodecAvatars的方法,可以合成逼真且光线可调节的虚拟头像。这个方法通过可学习辐射传输和球面高斯实现了全频率反射的实时重新照明。RelightableGaussianCodecAvatars为实时3D头像合成提供了一种先进的解决方案,有望在元宇宙和虚拟现实等领域得到广泛应用。