TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← mariinavo

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Etsi samankaltaista sisältöä

Lähdekanava @mariinavodesign · Post #607 · 15.4.

Эти куклы надоели настолько, что я не выдержала: решила сделать свою и поделиться промтом с вами 😂 Как сделать такую же винтажную куклу по своему фото? 1. Нужно зайти в chatGPT. 2. Копируем промт из комментариев и прописываем свои параметры: текст / палитра и тд. 3. Прикрепляем фото, на котором хорошо видно ваше лицо 4. Прикрепляем фото одежды (если хотите одеть куклу по референсу) В комментариях оставляю идеальный подробнейший промт, который использовала я, и с которым у вас точно получится стильная генерация 💔 *обратите внимание, что в бесплатной версии есть ограничение на генерацию Обязательно поделитесь своими шедеврами в комментариях 🤌🏼 #ai@mariinavodesign

Hashtags

Tulokset

1 samankaltaista julkaisua löydetty

Haku: #ex4d

当前筛选 #ex4d清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #7985 · 08.07.2025 klo 15.04

🌟EX-4D: генерация видео с экстремальными движениями камеры. EX-4D - совместная разработка ByteDance и Pico, которая предлагает элегантное решение проблемы генерации экстремальных ракурсов камеры для видео. Методика позволяет генерировать видео с амплитудой угла камеры от -90° до 90°, опираясь на новый тип геометрического представления, Depth Watertight Mesh (DW-Mesh). В отличие от стандартных методов, которые строят 3D-сцену только из видимых поверхностей, DW-Mesh создает трехмерный замкнутый меш на основе данных о глубине сцены. Он моделирует не только то, что видит камера, но и пытается логически завершить скрытые от нее области. По сути, система строит цельный геометрический каркас сцены, который сохраняет свою форму даже при взгляде с самых неожиданных углов. Это предотвращает появление разрывов и искажений, когда ранее невидимая часть объекта попадает в кадр. При создании EX-4D использовали уникальную стратегию обучения, которая не требует многоракурсных видеосетов. Разработчики обошли эту проблему, заставив модель создавать обучающие данные для самой себя. Используя построенный DW-Mesh, система генерирует маски, симулируя, какие части сцены были бы скрыты при других ракурсах. Этот подход с двумя компонентами, Rendering Mask и Tracking Mask, имитирует реальные условия съемки с разных точек и дает временную согласованность маскировки, обучая модель правильно «додумывать» геометрию. Вся эта система работает на базе видеомодели Wan2.1 (рекомендуют версию 14B 480p), но не требует ее полной перетренировки. Геометрическая информация от DW-Mesh интегрируется с помощью LoRA-адаптера, он выступает мостом между меш-каркасом и генеративной нейросетью. В тестах EX-4D обходит TrajectoryCrafter и ReCamMaster, особенно на больших углах. В пользовательских тестах 70 % участников отдали предпочтение видео, сгенерированным EX-4D, отметив физическую консистентность и высокое качество картинки. ⚠️ Локальный запуск потребует значительных ресурсов, особенно для видео высокого разрешения. Помимо Wan2.1, самой EX-4D, еще понадобятся пакеты nvdiffrast от NVlabs и DepthCrafter от Tencent. В планах: оптимизация инференса, поддержка 1К и 2К разрешения и новые техники уточнения мешей. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Модель 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#EX4D#ByteDance#Video