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gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
我们提出了G en 3c，这是一种具有精确的C amera c onTrol和暂时3D C的生成视频模型。先前的视频模型已经生成了现实的视频，但是它们倾向于利用少量3D信息，导致不一致的情况，例如弹出和不存在的对象。相机控制（如果完全实现）是不精确的，因为相机参数仅是对神经网络的输入，然后必须推断视频依赖相机。相比之下，G en 3c由3D缓存：通过预测种子图像的像素深度或先前生成的框架获得的点云。生成下一个帧时，G en 3c由用户提供的新摄像头轨迹在3D缓存的2D渲染上进行条件。至关重要的是，这意味着G en 3c都不必须记住它的预期
Zenapptic.AI 的 ZEN3 平台为第 18 届年度公益广告提供支持...
关于 Zenapptic.AI Zenapptic.AI 处于沉浸式技术的前沿，提供结合人工智能、实时数据处理和动态内容集成的先进视觉解决方案。该公司的旗舰平台 ZEN3 旨在改变品牌和组织创造有意义的体验的方式，这些体验可以连接人、扩大信息并激发行动。 有关 Zenapptic.AI 及其功能的更多信息，请访问 Zenapptic.AI。 PR 链接：https://technologyinsidergroup.com/wp-content/uploads/2024/12/123024- Zenapptic_Good_Riddance_Day_PR_FINAL-1.docx 图片链接：https://technologyinsidergroup.com/wp- content/uploads/2024/12/ZenappticAI_Good_Riddance_Day_Billboard-scaled.jpg 图片说明：Zenapptic.AI 的 ZEN3 平台为时代广场一号的“Good Riddance Day”体验提供支持。
高级索具工 PIAEN38ADVR03
重点陈述 本次评估的目的是确定高级索具工的熟练程度，高级索具工拥有丰富的专业知识，通常比索具工多 5 年以上的经验。索具是他们的主要全职职责，使他们能够始终做出明智的决定，并辨别正确和错误的做法。他们善于解决其他人可能遇到的问题，展示他们的熟练程度。他们的综合知识基础包括：
