生成
Wonderland
Wonderland是一项由多伦多大学、Snap和UCLA联合开发的技术,能够基于单张图像生成高质量的3D场景,并支持精确的摄像轨迹控制。它结合了视频扩散模型和大规模3D重建模型,解决了传统3D重建技术中的视角失真问题,实现了高效的三维场景生成。Wonderland在多个基准数据集上的3D场景重建质量均优于现有方法,广泛应用于建筑设计、虚拟现实、影视特效、游戏开发等领域。
DemoFusion
DemoFusion是一个技术框架,旨在低成本生成高分辨率图像。该框架通过扩展现有的开源生成人工智能模型(如Stable Diffusion),使得这些模型能够在不进行额外训练和不产生过高内存需求的情况下,将模糊的低分辨率图像转化为高清晰度图像。DemoFusion采用渐进式增强、跳跃残差和扩张采样机制,确保高分辨率图像生成的同时,保持图像的全局语义一致性和细节质量。适用于艺术创作、游戏开发、电影
GraphAgent
GraphAgent是一款基于人工智能的知识图谱构建与应用平台,集成了图生成、任务规划及任务执行三大模块,支持从结构化与非结构化数据中提取信息并形成知识图谱,具备自然语言交互、预测分析等功能。它通过图神经网络和大型语言模型实现高效的数据处理与语义理解,适用于学术研究、电商推荐、金融风控等多个领域。
