新G3D.AI Research Desk G3D.AI Research Desk整理生成式3D与游戏生产资料,围绕资产、模型、材质和引擎验证提供公开指南,并提供多边形、纹理内存与LOD预算参考工具。 00 文献资料# G3D.AI# Godot资料# LOD预算
新VALL-E 研究演示资料 微软研究院的 VALL-E 页面介绍以离散神经音频编码进行语音合成的方法,提供模型概览、语音提示与多个数据集的样例比较,并链接 VALL-E 系列研究和论文。 00 文献资料# LibriSpeech样例# VALLE# VCTK样例
新VideoPoet研究资料 VideoPoet是Google Research公开的视频生成研究资料,介绍通过统一多模态代码与语言模型组织视频、图像和音频的方法,并展示生成、编辑与镜头控制等研究示例。 00 文献资料# Google Research# MAGVIT V2# SoundStream
新OpenArt Stable Diffusion提示词手册 OpenArt发布的Stable Diffusion提示词手册提供105页公开PDF,结合文字与图像示例介绍提示结构、风格修饰词、生成参数和图生图、局部重绘等方法,供读者作为技术参考资料查阅。 00 文献资料# CFG# OpenArt# stable diffusion
新StyleDrop 研究项目资料 StyleDrop 项目页介绍基于 Muse 的风格化图像生成研究,展示从单张风格参考图到文字图像、风格化字母及主体结合的样例,并提供论文与方法说明入口。 00 文献资料# DreamBooth结合# Muse研究# StyleDrop
新V-JEPA研究资料 V-JEPA是Meta公开的视频表征研究,介绍通过预测被遮挡的时空区域学习视觉特征的方法,并提供论文和代码入口;其公开说明采用非商业许可。 00 文献资料# CC BY-NC# Meta# V-JEPA
新提示工程指南 提示工程指南汇集大语言模型提示词设计、研究、模型和工具参考资料,介绍问答、推理、工具衔接及能力局限等技术主题,供开发者与一般读者按章节查阅。 20 文献资料# DAIR.AI# prompt engineering# 中文指南
新Adobe Project Turntable 技术演示资料 Adobe MAX 2024 的 Project Turntable 页面介绍一项矢量图形研究演示:将二维矢量绘图按三维角度旋转,再得到新视角的二维图像,并提供演讲者与研究背景资料。 00 文献资料# AdobeMAX2024# Adobe研究# MAXSneaks
新Word-As-Image语义字体研究 Word-As-Image展示将文字含义融入字形轮廓的语义排版研究,利用扩散模型和轮廓优化保留文字可读性,官方项目页汇集论文、代码入口、演示与多字体示例。 00 文献资料# DiffVG# Score Distillation Sampling# SIGGRAPH 2023
新Voicebox语音生成研究资料 Voicebox是Meta发布的语音生成研究项目,官方页面介绍多语言语音合成、内容编辑、降噪和风格迁移方法,提供论文与音频示例;当前声明不公开模型和代码。 00 文献资料# Meta AI# Voicebox# 内容替换
新Magic3D 研究资料 Magic3D 是 NVIDIA 的文本到三维研究项目,当前页面提供 CVPR 2023 论文说明、两阶段生成方法、纹理网格示例及模型下载等研究资料,未核到独立在线生成工具。 00 文献资料# CVPR 2023# Magic3D# NeRF
新芝加哥大学哲学研究资源 芝加哥大学哲学系的研究生资源页面整理哲学研究指南、开放获取期刊、论文事务、档案和研究中心等链接,同时列出校内群体、书店与地区学术活动资料。 00 文献资料# 参考资料# 古典学期刊# 哲学书店
新华艺学术文献数据库机构入口 华艺学术文献数据库的机构入口提供文献查找、出版品浏览与机构认证页面,可选择精确或模糊检索,并通过进阶查询、主题浏览和帮助说明继续查找资料。 00 文献资料# Airiti# 主题浏览# 出版品浏览
新Bible Hub 传道书12:5对照资料 Bible Hub 的传道书 12:5 页面并列不同英文圣经译本,提供章节导航、原文、注释、交叉参考和音频等相关入口,便于对照该节文字资料。 00 文献资料# Bible Hub# 交叉参考# 传道书12章5节
新MIT OEC 项目资料档案 MIT Media Lab 的 OEC 项目页面保留经济复杂度观察站的研究概述,介绍国际贸易数据可视化目标、项目时期、研究团队与动态,并链接外部当前 OEC 站点。 00 文献资料# Collective Learning# Macro Connections# MIT Media Lab