AI交流(进群备注:黑镜成真:眼球反射解锁3D世界)

人类眼睛的反射性是了解周围世界的一种尚未被充分开发的来源。通过拍摄运动中的人的眼睛,我们可以通过眼睛的反射收集场景中多个视角的画面,这些画面是通过相机直接拍摄无法得到的。
黑镜成真:眼球反射解锁3D世界的特点:
1. 通过眼睛的反射收集场景中多个视角的画面
2. 联合优化角膜姿势、描述场景的辐射场和观察者眼睛虹膜纹理
3. 采用虹膜纹理模式的先验以改善重建质量
4. 支持不同眼睛颜色的合成和实际捕获实验
黑镜成真:眼球反射解锁3D世界的功能:
1. 重建超出相机直接视线范围的3D场景
2. 分析眼睛反射以获取场景信息
3. 在计算机视觉和图像处理领域的应用
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LLaVA-NeXT 是一个先进的多模态模型,基于 LLaVA-1.5 进行改进,于 2023 年 10 月发布基础版本,并于 2024 年 1 月推出 LLaVA-NeXT。该项目旨在提升图像处理和语言理解能力,特别是在视觉推理、OCR(光学字符识别)和多模态指令遵循方面。LLaVA-NeXT 通过增加输入图像分辨率(最高达 672x672、336x1344、1344x336)以及改进视觉指令调整数据集,显著增强了模型性能。它还支持更大的语言模型,如 Mistral-7B 和 Nous-Hermes-2-Yi-34B,进一步提升了其能力。LLaVA-NeXT 的训练成本低,仅需约 32 个 GPU 运行一天,使用不到 100 万视觉指令调整样本,总训练数据为 131.8 万样本,计算成本分别为 7B 模型 8x20 GPU 小时、13B 模型 16x24 GPU 小时、34B 模型 32x30 GPU 小时。这使其训练效率高于许多竞争对手,成本低至其他模型的 100-1000 倍。LLaVA-NeXT 的开放源代码特性使其广受研究者欢迎,代码、数据和模型均可公开访问,得到了 A16Z 开源 AI 资助计划的支持。