文本到图像模型近年来已显示出进展。随着这一进展,从文本中生成向量图也已提出。svg是向量图形的流行效果,SVG代表带有XML文本的场景。因此,大型语言模型可以直接处理SVG代码。考虑到这一点,我们专注于使用LLMS编辑SVG。用于定量评估LLMS编辑SVG的能力,我们提出了SVGeditBench。svgeditBench是评估LLMS编辑SVG代码能力的基准。在提议的基准下进行评估时,我们还显示了GPT-4和GPT-3.5结果。在实验中,GPT-4在定量和质量上都显示出与GPT-3.5的优势。该数据集可在https://github.com/mti-lab/svgeditBench上找到。
视频生成模型已经证明了产生令人难以置信的单眼视频的功能,但是,3D立体视频的产生仍然不足。我们提出了一种使用现成的单眼视频生成模型的无姿势和无训练方法,用于发电3D立体视频。我们的方法使用估计的视频深度将生成的单眼视频扭曲到立体基线的相机视图中,并采用了一种新型的框架矩阵视频介绍框架。该框架利用视频代理模型来从不同的时间戳和视图中观察到的框架。这种有效的方法会产生一致且具有语义相干的立体视频,而无需场景优化或模型调整。此外,我们开发了一个不合格的边界重新注射方案,该方案通过减轻潜在空间中分离的区域传播的负面影响进一步提高视频介绍的质量。我们通过对包括Sora(Brooks等,2024),Lumiere(Bar-Tal等,2024),Walt(Gupta等,2023)和Zeroscope(Wang等人(Wang et al。,2023A)的视频进行实验来验证我们提出的方法的效率。实验表明我们的方法比以前的方法具有显着改善。项目页面https://daipengwa.github.io/svg_projectpage/
27.06-此范围内的排放是通过汽车,自己的汽车和铁路旅行的商务使用。它不包括上游或下游运输/分配或产生废物下的排放。这是因为我们是咨询公司,也没有生产碳生成产品。
财政、经济规划和信息技术部下属的经济规划司现邀请符合条件的个人顾问(“顾问”)表明其对提供服务的兴趣。感兴趣的顾问应提供信息,证明其具有提供该服务所需的资格和相关经验。入围标准如下:
我知道职业发展服务处不会因为这些措施而免除兵役。我知道,外部教育措施不收取额外费用(旅行或住宿费用等)。
概述 • 智能视频制导传感器 (SVGS) 专为资源受限系统(例如立方体卫星、小型卫星、小型着陆器)而设计,是高级视频制导传感器的一种低质量、低成本 COTS 实现,专为会合近距操作和捕获 (RPOC);进入、下降和着陆 (EDL)、舱内导航和 GPS 拒绝导航而设计。 • 使用摄像头捕获图像并使用摄影测量技术分析目标航天器上发光标记的模式,以确定范围和相对方向(6DOF 状态)。 • 可用于业余级(例如 Raspberry Pi、Android)和高端平台(例如 Xilinx US+MPSoC)。 • 在 Linux、FreeRTOS 和 Android 中的软件实现。 • 传感器范围可根据目标配置定制。 • 预计 SVGS 飞行装置的 SWaP: – 尺寸:8.5x6.5x4.5cm – 重量:250g – 功率:5W 摄像头 + 5W 目标
2.2.3.我已经申请认定因服兵役而导致的残疾,并且需要对我的健康障碍进行治疗,直到做出决定为止:
