因此被附加的对象将会允许对移动物体或者相机飞行进行建模。 nodes也可以使用在顶点蒙皮中：节点的层次结构可以用来定义动画角色的骨架。然后node将会指向一个网格体或者蒙皮。...蒙皮将会包含更多的信息关于如何将网格体基于当前的骨架姿势进行改变。 meshes meshes包含多个网格体。...下图示例描述了values 和indices 还有数据的关系。 ? materials 每个网格体都可能指向glTF资产中的某个material。...依靠顶点蒙皮，他可以使网格体的顶点受到骨架当前姿势的影响。这里不翻译了，暂时用不到。Computing the skinning matrix和animations由于暂时用不到，也跳过了。...为了克服这些缺陷，有一个选项可以整合GlTF的json和二进制数据到一个二进制的gltf文件。这是一个以.glb为后缀的小端序文件。
尽管如此，Xcode 在苹果开发生态中的地位仍然无可撼动。许多资源文件只能在 Xcode 中进行可视化编辑，而且只有 Xcode 能在编译时自动对其进行必要的转换和打包。...在 WWDC24 上，苹果大幅增强了 Group 和 ForEach 的功能，同时引入了容器值传递的新特性。通过这些创新的 API，开发者现在可以构建具有官方同等功能的强大容器视图。...Daniel Jia 在本文中探讨了几种在 iOS 上减小本地 AI 模型大小的策略，以提升应用的性能和响应速度。这些策略包括模型压缩、利用系统缓存预热模型、以及远程下载和异步加载模型的方法。...文章涵盖了暗化、亮化、增加对比度和颜色混合等常见效果，并通过实用示例为开发者提供了详尽的操作指南。...然而，由于缺少对应的 API 或当前的 Bug，其他策略尚无法在 SwiftData 中实施。
官方 Hugging Face 的 Demo 已经上线，封装的 Champ-ComfyUI 也正在同步推进中。...在不同文生图模型生成的真实感图像，虚拟人物也不在话下： 技术概览 Champ 利用先进的人体网格恢复模型，从输入的人体视频中提取出对应的参数化三维人体网格模型 SMPL 序列（Skinned Multi-Person...下图中展示了该模块不同条件的注意力可视化结果：深度图关注人物形态的几何轮廓信息，法线图指示了人体的朝向，语义图控制人体不同的部分的外观对应关系，而人体姿态骨架则仅关注于人脸与手部的关键点细节。...此前的工作或是基于人体骨骼模型，或是基于输入的视频得到的其他几何信息来驱动人像的运动，但这些方法都无法将运动与人体体型解耦，导致生成的结果无法与参考图像的人体体型匹配。...例如，给定一个大胖作为参考图像得到的如下图 7 所示的对比结果： 可以看到，Animate Anyone 与 MagicAnimate 的生成结果中，大胖的大肚子被抹平，甚至骨架也有一些缩水。
这就是深度神经网络的力量。然而，如前所述，骨骼并未以 2D 或 3D 网格的方式展现，而是以图像的形式展现。这就使得使用诸如卷积网络等已证实的模型变得困难。...图中存在两种类型的边，即符合关节的自然连接的空间边（spatial edge）和在连续的时间步骤中连接相同关节的时间边（temporal edge）。...图 3：本文提出的用于构建卷积操作的分割策略。从左到右：（a）输入骨骼的框架示例。身体关节以蓝点表示。D=1 的卷积核感受野由红色的虚线画出。（b）单标签划分策略。其中近邻的所有节点标签相同（绿色）。...向心节点（蓝色）到骨架重心的距离比根节点到骨架重心的距离短，而离心节点（黄色）到骨架重心的距离比根节点长。...在 Kinetics 和 NTU-RGBD 两大数据集中，本模型与主流方法相比有了很大的提高。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
根据台积电官方的数据，其第一代的N3制程对比第一代的N5，同等功耗下性能提升10-15%、同等性能功耗降低25-30%，逻辑密度达提升了70%，SRAM 密度提升了20%，模拟密度提升了10%。...据悉，N3E修复了N3上的各种缺陷，设计指标也有所放宽，对比N5同等功耗性能提升15-20%、同等性能功耗降低30-35%，逻辑密度约1.6倍（相比原计划的N3有所降低），芯片密度约1.3倍。...比如，M3的性能核心比 M1 系列的性能核心快 30%，因此在 Xcode 中编译和测试数百万行代码等任务甚至更快，音乐工作者可以在其中使用数百个音轨、插件和虚拟乐器。逻辑专业版。...苹果称，对高达 128GB 内存的支持解锁了以前在笔记本电脑上无法实现的工作流程，例如人工智能开发人员使用具有数十亿参数的更大的Transformer模型。...针对人工智能和视频的定制引擎 M3、M3 Pro 和 M3 Max 还具有增强的神经网络引擎，可加速庞大的机器学习 (ML) 模型。
来源：机器之心 本文约2000字，建议阅读5分钟 身残志坚，斯坦福大学的这位人工智能 + 机器人博士生想用技术克服身体缺陷。...此外，研究者的引擎支持比以前可用更丰富的碰撞和接触处理几何集合，包括网格和网格原始碰撞，以便为机器人应用程序实现全功能可微的 DART 物理引擎版本。 Nimble 物理引擎的效果怎么样呢？...研究者通过这个运行示例来解释 Nimble 的基本概念。...，下图展示了一些常见的关节类型： 可微人体模型 该研究创建 Nimble 的主要动机之一是支持生物力学和 AI 交叉领域的研究。...对于需要物理精度的应用，该研究参考了生物力学文献，生物力学的黄金标准人体模型是 Rajagopal 2015 模型，从 OpenSim 移植而来。该模型与 Nimble 捆绑在一起，并且是完全可微的！
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 身残志坚，斯坦福大学的这位人工智能 + 机器人博士生想用技术克服身体缺陷。...此外，研究者的引擎支持比以前可用更丰富的碰撞和接触处理几何集合，包括网格和网格原始碰撞，以便为机器人应用程序实现全功能可微的 DART 物理引擎版本。 Nimble 物理引擎的效果怎么样呢？...研究者通过这个运行示例来解释 Nimble 的基本概念。...，下图展示了一些常见的关节类型： 可微人体模型 该研究创建 Nimble 的主要动机之一是支持生物力学和 AI 交叉领域的研究。...对于需要物理精度的应用，该研究参考了生物力学文献，生物力学的黄金标准人体模型是 Rajagopal 2015 模型，从 OpenSim 移植而来。该模型与 Nimble 捆绑在一起，并且是完全可微的！
原文来源：arXiv 作者：Hsiao-Yu Fish Tung、Hsiao-Wei Tung、Ersin Yumer、 Katerina Fragkiadaki 「雷克世界」编译：我是卡布达、哆啦...请注意，由于3D网格是无纹理的，因此我们的预测中，二次投影的误差只存在于形态上而非设计的纹理上。 我们提供了在SURREAL和H3.6M数据集上进行的3D密集型人体形态追踪的定量和定性分析结果。...然而，即使对于仅有骨架的捕捉/追踪，单个单目照相机的动作捕捉仍是一个尚待解决的问题。由于单目动作捕捉中的模糊和遮挡可能是严重的，大多数方法依赖于先前的姿势和动作模型。早期的研究考虑线性动作模型。...最近，Bogo等人提出了一种静态图像姿势和3D密集形状预测模型，其工作分为两个阶段：首先，从图像中预测一个三维人体骨架，然后使用优化过程将参数3D形状拟合到预测骨架，在此过程中骨架保持不变。...相反，我们的研究通过测试时间适应，将3D骨架和3D网格估计结合到一个端到端的可微框架中。
接下来，将快速浏览一个示例插件，该插件根据环境反馈控制动画。 演员actor 在Gazebo中，动画模型被称为actor。Actors扩展了常见模型，增加了动画功能。...有两种类型的动画可以单独使用或组合使用： 骨架动画，是一个模型中链接之间的相对运动 沿着轨迹运动，将全世界所有演员的链接作为一个整体 两种类型的动作都可以组合起来，以实现在世界中移动的骨架动画 Gazebo...不能有嵌套在actor中的模型，因此我们仅限于动画网格，链接和关节。 提示：在此处查看 SDF元素 的完整规范。...这意味着您将获得流畅的运动，但可能无法达到航路点中包含的确切姿势。 提示：非演员模型也可以遵循脚本轨迹，但这需要使用插件。请参阅本教程以了解具体方法。 现在轮到你实践了！... GAZEBO_MODEL_PATH，如下所示： model://skeketon_model/skeleton.dae 最后，可以使用一些与Gazebo一起安装的示例网格，直接引用它们的文件名。
(来源：新京报)苹果AI部分性能超过 GPT42024 年 7 月 31 日苹果公司最新发布论文，分享了关于 Apple Intelligence 模型的相关细节，称其部分性能已经超过 OpenAI 的...据论文描述，苹果自研大模型在指令遵循、文本总结方面测试超 GPT-4。数据显示，在电子邮件、信息和通知汇总方面，苹果模型AFM的满意度分别为 71.3%、63% 和 74.9%。...(来源：IT之家)iOS 18.1 更新引争议 苹果官方回应绝了2024 年 7 月 30 日近日，苹果公司最新推出的一系列产品引发了业界广泛关注。...某些情况下无法避免这些警告，例如导入 WebKit 模块时。使用 -warnings-as-errors 选项时，无法编译原本有效的 Swift 5 代码。...问题影响：对于使用 -warnings-as-errors 的项目，无法使用新的 Swift 6 编译器编译 Swift 5 代码。
NTU-RGBD 数据集上建立的时空图示例 图结构上的卷积网络 为了在时空图上对人类动作的信息进行分析，我们提出使用图卷积网络 (graph convolutional networks – GCN)。...这种平均操作在骨架动作识别会遇到一个重要问题，即：它无法建模关键点之间相对位置变化的情况，或所谓的「微分性质」（differential properties）。...对一个存在 K 个子集的划分规则，卷积核的参数包含 K 个部分，每个部分参数数量与特征向量一样。...也就是说，图像卷积可以解释为普通图上卷积在规则网格图（regular grid）上的一种应用。 为了在时空图上进行骨架动作识别，我们提出了三种空间的划分规则。...第一个是从将骨架序列理解为一帧帧的骨架演进为将整个视频理解为一个整体的时空图，这使得用一个统一的模型来分析动作成为可能。 第二个是从原始 GCN 的朴素思想演进为使用基于划分规则的卷积定义。
结构是通过构件连接而构成的可承受荷载、起骨架作用的体系。一些人以为，只要会操作软件，就能够进行结构分析。殊不知，如果对于结构缺乏体系化的认知，就无法正确的计算分析，也不能起到验证设计思路的作用。...实际上，作为可承载的骨架体系，结构内部是存在荷载的传递路径的。比如下图所示的框架结构： 在竖向荷载（以自重为代表）作用下，框架结构的传力路径是荷载→楼板→次梁→框架梁→框架柱→基础。...误区三：对网格划分存在误解 有的分析人员，尤其是初学者，往往对于网格划分存在认识上的误区，这些问题的存在，通常会使得分析效率低下、事倍功半。 有人片面地认为计算规模越大、网格划分越细结果就越准确。...还有人一味地执着于划分所谓全六面体网格，在网格划分环节花费大量精力，甚至会因为无法划分成功而放弃计算。事实上，用带有中间节点的四面体网格，同样能够得到较高精度的解答。...应变、应力结果是由节点位移导出的，且由于计算软件所采用的等参元和数值积分技术，这些结果通常只能得到积分点位置的数值。所以对于应力结果的探究，通常也有助于判断模型网格的精度。
选自Hackernoon 机器之心编译 作者：Alex Wulff 参与：侯韵楚、李泽南 随着 WWDC 大会上 iOS 11 的发布，苹果终于推出了原生机器学习和机器视觉框架，由此开启了许多崭新的可能性...我的示例项目将会以一幅图像作为输入，并得出可能的分类及其各自的信任度。所有计算都是在苹果新推出的含 Core ML 和机器学习视觉框架的设备上完成的。 这个项目内容很少。...苹果的 Core ML 工具的 Python 包使开发人员能够将预先存在的模型转换为 iOS 可访问的 Core ML 格式。随着格式的增多，在未来人们应该能为各种用例得到经过训练的模型。 ?...而对于不基于图像的模型，苹果已经创建了小型的示例项目来演示使用方法，它完全独立于 Vision 之外，仅仅依赖 Core ML。 下一个代码块会建立并处理请求。...希望我的示例项目对「如何轻松在 iOS 11 中实现机器学习」进行了成功概述。只需拖入一个模型并对结果加以处理，你就离成功不远了！
编译 | 陈彩娴 编辑 | 丛 末 数十层甚至数百层神经网络的应用，是深度学习的重要标志之一。...上述示例中的NodeNorm还改进了仅有两层的浅层架构，从而实现了最佳性能。因此，我们无法确定在其他条件均相同的情况下，更深层数的图神经网络是否会表现得更好。...深度GNN可能会被应用于处理远程信息，但如果图结构导致感受野呈指数增长，信息瓶颈现象则会阻止远程信息的有效传播。这也是为什么深度模型的性能无法提高。...目前人们无法确定哪些图的属性可以通过浅层GNN计算、哪些必须通过深层模型计算、哪些又是任何类型的GNN都根本无法计算的。 以下是卷积神经网络基于人脸图像学习到的人脸特征示例。...他们聚焦于常见基准的缺陷，并指出简单模型和复杂模型在相同条件下的表现相差无几。 我们观察到的一些与深度结构相关的现象（包括性能随深度加深而降低），可能仅是因为小型数据集的过度拟合。
，只能用于可解释性分析，无法真实反映模型在复杂推理场景下的表现，要么过于复杂，不适合深入研究模型的内部机制。...、任务数据的生成与语句的多样化处理，体现了 GAR 在任务灵活性和复杂度上的优势 图 2 GAR 任务示例。...“组合性差距（Compositionality Gap）”：模型在回答任务的各个子问题时可能表现良好，但无法正确组合这些答案以得出最终结论。...这揭示了 LLM 在组合关系推理上存在某些根本性缺陷。 模型内部的推理机制 为了更好地理解 LLM 如何解决 GAR 任务，研究者采用了归因补丁（attribution patching）的方法。...研究发现： 核心回路：Vicuna-33B 模型中存在一组通用的核心回路，能够被不同任务重复利用。
新建完成后，导入模型和动画资源，这里使用了 UE 官方的「Animation Starter Pack」，它可以在 UE 的 marketplace 中找到： 图片 导入后，目录结构如下： 接下来删除...网格体 mesh 分为静态网格体 static mesh 和骨骼网格体 skeletal mesh 两种，两者的区别在于 skeletal mesh 可以被动画化，因为它具有和骨骼的绑定关系，通过移动骨骼可以实现对它的变形...Animation Sequence 是可在骨架网格体上播放的单个动画资源，记录骨骼随时间的运动状态信息，也就是定义了动画。...模型和动画资源是由美术使用类似 Maya 之类的工具制作的。...Ctrl 键： 图片 回到主界面，点击「Play」运行游戏，就可以用 WASD 键控制方向，用左 Ctrl 蹲下，查看动画效果了： 图片 骨架网格体 | 虚幻引擎文档 ↩︎ 骨架资源 | 虚幻引擎文档
（手动狗头） 让我们赶紧来看看，这个由苹果最新研发的NeuMan框架： 只需输入一段10s左右的人物视频，就能合成该人物在新场景下做着各种新动作的影像。 前空翻？so easy！...如下图所示，使用端到端的SMPL优化的人体模型，能够更好地表现人体的典型体积。 纠错神经网络则是用来弥补SMPL模型无法表达的细节。...然后通过假设人类始终与地面有至少一个接触点，来进一步估计该场景的比例。 最后，再应用SMPL网格和场景的点云叠加，就形成了新图像的渲染效果。...并且，在分别输入六组不同的视频后，数据显示，与此前方法相比，NeuMan的方法生成的视频渲染质量最佳。 不过，研究团队也承认，NeuMan的设计目前还存在一些缺陷。...要想解决这个问题，需要更智能的几何推理知识，这也是未来研究的一个发展方向。 研究团队 这项研究由苹果机器学习研究中心和英属哥伦比亚大学合作完成。
长期以来，三维重建一直以网格模型为主流表达，但受限于固定的拓扑结构和离散的形状表达。神经隐式函数因其灵活的拓扑结构和连续的表达空间在形状重建领域受到追捧。...在人体形体的重建和驱动领域，近期方法普遍将网格模型替换成神经隐式函数作为形状表达，并沿用在网格模型中普遍运用的线性蒙皮算法（LBS）进行人体驱动。...在推理阶段，通过操纵骨架，即可进行对人体的驱动。...骨骼边界损失和截面法向损失：当两个部件在训练动作中几乎没有相对运动时，它们之间存在重叠的情况就无法避免。当我用新动作驱动模型时，就很容易出现暴露出原本重叠的部件，造成视觉瑕疵。...邻接部件缝合（APS） 通过上述方法，该方法已经能够在训练动作下保证部件的正确划分和紧密相接。但在推广至新动作时，仍存在下图所示的断裂和重叠的问题。
Breezy Filmmaking / Demonic Google Immersive Light Field Video 总结 体积视频释义 体积视频在三维空间中捕捉实时画面，并且将其转换为 3D 模型...，该模型可以放置在任何 3D 环境中，如虚拟现实环境，元宇宙或者增强现实等。...例如某些 iPhone 型号上的前置摄像头就配备了红外深度相机，它使用与激光雷达不同的网格方法构建 3D 模型，一些 vtuber 使用苹果 AR 套件可实现更准确的面部跟踪。...然而，体积视频的优势不仅仅在于 3D 捕捉，它还引入了操纵最终模型的能力，一旦将所有数据拼接在一起，就可以添加骨架，调整网格，重新定位四肢，头部，面部等，并对用户的交互做出反应。...目前，体积捕捉的质量与电影或高清视频的质量不能相提并论。只要技术不断进步和发展，人类总会找到新的和创造性的方式将现实世界带入数字世界。最终，虚拟将变得与现实无法区分。
大数据文摘出品 来源：engadget 编译：Andy、蒋宝尚 预测这件事情的重要性不言而喻。毕竟如果你比别人提前知道信息就能够抢占先机。...该位置输入到 LSTM（可以学习长时序列数据的模型）以学习时序特征，并且预测未来的2D位置。 之后用网格光流（为向量来视觉化表示物体移动。...通过将物体网格化减少计算量），将我们使用晶格光流（它表示物体的运动作为视觉表示中的矢量。物体的复杂性通过晶格简化以减少计算量），将位置信息转换成了人便于看的“运动”表示。...从上面可以看出，通过这种方式预测的姿势由红色骨架模型表示，同时人体运动的预测可以实时可视化。...此外，在实际实验视频中，确实反应速度会增加，但在现实情况下，因为大脑处理视觉信息到身体反应存在时滞，因此会造成还差一点点就能躲开但是没躲开的感觉。
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