دانش جوین
سه شنبه, تیر ۱۷, ۱۴۰۴
  • نخست
  • علمی
  • تکنولوژی
    • آرشیو تکنولوژی
    • نرم افزار، اپلیکیشن، سیستم عامل
    • خودرو
    • آرشیو فین‌تک
      • IT
      • دوربین
    • لپتاپ و کامپیوتر و سخت افزار
    • موبایل
  • بازی‌های کامپیوتری
  • پزشکی، سلامت، بهداشت
  • هنر و فرهنگ
  • مقالات
  • سایر پیوندها
    • همیار آی‌تی
  • ورود
بدون نتیجه
مشاهده همه نتیجه
  • نخست
  • علمی
  • تکنولوژی
    • آرشیو تکنولوژی
    • نرم افزار، اپلیکیشن، سیستم عامل
    • خودرو
    • آرشیو فین‌تک
      • IT
      • دوربین
    • لپتاپ و کامپیوتر و سخت افزار
    • موبایل
  • بازی‌های کامپیوتری
  • پزشکی، سلامت، بهداشت
  • هنر و فرهنگ
  • مقالات
  • سایر پیوندها
    • همیار آی‌تی
بدون نتیجه
مشاهده همه نتیجه
دانش جوین
بدون نتیجه
مشاهده همه نتیجه
صفحه اصلی هوش مصنوعی

مدل هوش مصنوعی جدید اپل می‌تواند تصاویر را به صحنه‌های سه‌بعدی تبدیل کند

دیجیاتو توسط دیجیاتو
۲۹ اردیبهشت ۱۴۰۴
در هوش مصنوعی
زمان خواندن: زمان موردنیاز برای مطالعه: 2 دقیقه
0
مدل هوش مصنوعی جدید اپل می‌تواند تصاویر را به صحنه‌های سه‌بعدی تبدیل کند
2
بازدیدها
اشتراک گذاری در تلگراماشتراک گذاری در توییتر

اپل از مدل هوش مصنوعی جدیدی به نام Matrix3D رونمایی کرده که به کاربران اجازه می‌دهد تصاویر خود را به صحنه‌های سه‌بعدی تبدیل کنند.

به گزارش 9to5mac، این مدل هوش مصنوعی نتیجه همکاری تیم یادگیری ماشینی اپل با محققان دانشگاه نانجینگ و دانشگاه علوم و فناوری هنگ‌کنگ است. مدل Matrix3D که به مدل فتوگرامتری بزرگ معروف نیز است، می‌تواند فقط با چند عکس دوبعدی اشیا و صحنه‌های سه‌بعدی را بازسازی کند اما با مدل‌های فعلی تفاوت نسبتاً زیادی دارد.

مدل هوش مصنوعی Matrix3D اپل توانایی چشمگیری در خلق صحنه‌های سه‌بعدی دارد

مدل هوش مصنوعی Matrix3D

ابتدا باید تعریف و کاربرد فتوگرامتری را بدانید. این فناوری از عکس‌ها برای اندازه‌گیری استفاده می‌کند تا مدل‌های سه‌بعدی یا نقشه‌ها را ایجاد کند. درحال‌حاضر، این فرایند شامل استفاده از مدل‌های جداگانه برای مراحلی مانند تخمین موقعیت دوربین (pose estimation) و پیش‌بینی عمق (depth prediction) است. البته این روش خطای زیادی نیز می‌تواند داشته باشد.

اینجاست که کاربرد Matrix3D مشخص می‌شود. این مدل همه مراحل را یکپارچه انجام می‌دهد و ورودی‌هایی مانند تصاویر، پارامترهای دوربین (مثل زاویه و فاصله کانونی) و داده‌های عمق را می‌گیرد سپس با استفاده از معماری واحد آنها را پردازش می‌کند. این رویکرد نه‌فقط جریان کاری را ساده‌تر می‌کند، بلکه دقت نهایی را نیز افزایش می‌دهد.

آموزش Matrix3D نیز در نوع خود بسیار جالب است. محققان برای آموزش این مدل از استراتژی Masked learning استفاده کرده‌اند. این روش شباهت زیادی به سیستم‌های اولیه مبتنی‌بر Transformer دارد که پایه‌گذار نسخه‌های اولیه ChatGPT بوده است.

در این روش، بخش‌هایی از داده‌های ورودی تصادفی در فرایند آموزش از دسترس مدل پنهان می‌شوند. این کار باعث می‌شود Matrix3D مجبور شود نحوه تکمیل بخش‌های ناقص را یاد بگیرد. این تکنیک بسیار مهم است؛ زیرا به مدل امکان می‌دهد حتی با مجموعه‌داده‌های کوچک یا ناقص نیز مؤثر آموزش ببیند.

نتیجه این روش آموزشی فوق‌العاده چشمگیر بوده است. مدل Matrix3D با فقط 3 تصویر ورودی می‌تواند بازسازی‌های سه‌بعدی دقیقی از اشیا و حتی کل محیط‌ها تولید کند. این قابلیت می‌تواند کاربردهای بسیار جالبی برای هدست‌های واقعیت ترکیبی اپل ویژن پرو داشته باشد.

کد منبع Matrix3D در گیت‌هاب منتشر شده و مقاله مربوط به آن را نیز در arXiv در دسترس است. همچنین از طریق سایت اختصاصی این مدل می‌توانید نمونه ویدیوهای آن را تماشا کنید.

اپل از مدل هوش مصنوعی جدیدی به نام Matrix3D رونمایی کرده که به کاربران اجازه می‌دهد تصاویر خود را به صحنه‌های سه‌بعدی تبدیل کنند.

به گزارش 9to5mac، این مدل هوش مصنوعی نتیجه همکاری تیم یادگیری ماشینی اپل با محققان دانشگاه نانجینگ و دانشگاه علوم و فناوری هنگ‌کنگ است. مدل Matrix3D که به مدل فتوگرامتری بزرگ معروف نیز است، می‌تواند فقط با چند عکس دوبعدی اشیا و صحنه‌های سه‌بعدی را بازسازی کند اما با مدل‌های فعلی تفاوت نسبتاً زیادی دارد.

مدل هوش مصنوعی Matrix3D اپل توانایی چشمگیری در خلق صحنه‌های سه‌بعدی دارد

مدل هوش مصنوعی Matrix3D

ابتدا باید تعریف و کاربرد فتوگرامتری را بدانید. این فناوری از عکس‌ها برای اندازه‌گیری استفاده می‌کند تا مدل‌های سه‌بعدی یا نقشه‌ها را ایجاد کند. درحال‌حاضر، این فرایند شامل استفاده از مدل‌های جداگانه برای مراحلی مانند تخمین موقعیت دوربین (pose estimation) و پیش‌بینی عمق (depth prediction) است. البته این روش خطای زیادی نیز می‌تواند داشته باشد.

اینجاست که کاربرد Matrix3D مشخص می‌شود. این مدل همه مراحل را یکپارچه انجام می‌دهد و ورودی‌هایی مانند تصاویر، پارامترهای دوربین (مثل زاویه و فاصله کانونی) و داده‌های عمق را می‌گیرد سپس با استفاده از معماری واحد آنها را پردازش می‌کند. این رویکرد نه‌فقط جریان کاری را ساده‌تر می‌کند، بلکه دقت نهایی را نیز افزایش می‌دهد.

آموزش Matrix3D نیز در نوع خود بسیار جالب است. محققان برای آموزش این مدل از استراتژی Masked learning استفاده کرده‌اند. این روش شباهت زیادی به سیستم‌های اولیه مبتنی‌بر Transformer دارد که پایه‌گذار نسخه‌های اولیه ChatGPT بوده است.

در این روش، بخش‌هایی از داده‌های ورودی تصادفی در فرایند آموزش از دسترس مدل پنهان می‌شوند. این کار باعث می‌شود Matrix3D مجبور شود نحوه تکمیل بخش‌های ناقص را یاد بگیرد. این تکنیک بسیار مهم است؛ زیرا به مدل امکان می‌دهد حتی با مجموعه‌داده‌های کوچک یا ناقص نیز مؤثر آموزش ببیند.

نتیجه این روش آموزشی فوق‌العاده چشمگیر بوده است. مدل Matrix3D با فقط 3 تصویر ورودی می‌تواند بازسازی‌های سه‌بعدی دقیقی از اشیا و حتی کل محیط‌ها تولید کند. این قابلیت می‌تواند کاربردهای بسیار جالبی برای هدست‌های واقعیت ترکیبی اپل ویژن پرو داشته باشد.

کد منبع Matrix3D در گیت‌هاب منتشر شده و مقاله مربوط به آن را نیز در arXiv در دسترس است. همچنین از طریق سایت اختصاصی این مدل می‌توانید نمونه ویدیوهای آن را تماشا کنید.

اخبارجدیدترین

نسخه جدید گراک از دموکرات‌ها و مدیران یهودی هالیوود انتقاد کرد

مقابله جدی‌تر با دیپ‌فیک‌ها؛ شهروندان دانمارک مالک کپی‌رایت چهره خود می‌شوند

اپل مدل هوش مصنوعی متفاوت و جذابی را برای برنامه‌نویسی منتشر کرد

اپل از مدل هوش مصنوعی جدیدی به نام Matrix3D رونمایی کرده که به کاربران اجازه می‌دهد تصاویر خود را به صحنه‌های سه‌بعدی تبدیل کنند.

به گزارش 9to5mac، این مدل هوش مصنوعی نتیجه همکاری تیم یادگیری ماشینی اپل با محققان دانشگاه نانجینگ و دانشگاه علوم و فناوری هنگ‌کنگ است. مدل Matrix3D که به مدل فتوگرامتری بزرگ معروف نیز است، می‌تواند فقط با چند عکس دوبعدی اشیا و صحنه‌های سه‌بعدی را بازسازی کند اما با مدل‌های فعلی تفاوت نسبتاً زیادی دارد.

مدل هوش مصنوعی Matrix3D اپل توانایی چشمگیری در خلق صحنه‌های سه‌بعدی دارد

مدل هوش مصنوعی Matrix3D

ابتدا باید تعریف و کاربرد فتوگرامتری را بدانید. این فناوری از عکس‌ها برای اندازه‌گیری استفاده می‌کند تا مدل‌های سه‌بعدی یا نقشه‌ها را ایجاد کند. درحال‌حاضر، این فرایند شامل استفاده از مدل‌های جداگانه برای مراحلی مانند تخمین موقعیت دوربین (pose estimation) و پیش‌بینی عمق (depth prediction) است. البته این روش خطای زیادی نیز می‌تواند داشته باشد.

اینجاست که کاربرد Matrix3D مشخص می‌شود. این مدل همه مراحل را یکپارچه انجام می‌دهد و ورودی‌هایی مانند تصاویر، پارامترهای دوربین (مثل زاویه و فاصله کانونی) و داده‌های عمق را می‌گیرد سپس با استفاده از معماری واحد آنها را پردازش می‌کند. این رویکرد نه‌فقط جریان کاری را ساده‌تر می‌کند، بلکه دقت نهایی را نیز افزایش می‌دهد.

آموزش Matrix3D نیز در نوع خود بسیار جالب است. محققان برای آموزش این مدل از استراتژی Masked learning استفاده کرده‌اند. این روش شباهت زیادی به سیستم‌های اولیه مبتنی‌بر Transformer دارد که پایه‌گذار نسخه‌های اولیه ChatGPT بوده است.

در این روش، بخش‌هایی از داده‌های ورودی تصادفی در فرایند آموزش از دسترس مدل پنهان می‌شوند. این کار باعث می‌شود Matrix3D مجبور شود نحوه تکمیل بخش‌های ناقص را یاد بگیرد. این تکنیک بسیار مهم است؛ زیرا به مدل امکان می‌دهد حتی با مجموعه‌داده‌های کوچک یا ناقص نیز مؤثر آموزش ببیند.

نتیجه این روش آموزشی فوق‌العاده چشمگیر بوده است. مدل Matrix3D با فقط 3 تصویر ورودی می‌تواند بازسازی‌های سه‌بعدی دقیقی از اشیا و حتی کل محیط‌ها تولید کند. این قابلیت می‌تواند کاربردهای بسیار جالبی برای هدست‌های واقعیت ترکیبی اپل ویژن پرو داشته باشد.

کد منبع Matrix3D در گیت‌هاب منتشر شده و مقاله مربوط به آن را نیز در arXiv در دسترس است. همچنین از طریق سایت اختصاصی این مدل می‌توانید نمونه ویدیوهای آن را تماشا کنید.

اپل از مدل هوش مصنوعی جدیدی به نام Matrix3D رونمایی کرده که به کاربران اجازه می‌دهد تصاویر خود را به صحنه‌های سه‌بعدی تبدیل کنند.

به گزارش 9to5mac، این مدل هوش مصنوعی نتیجه همکاری تیم یادگیری ماشینی اپل با محققان دانشگاه نانجینگ و دانشگاه علوم و فناوری هنگ‌کنگ است. مدل Matrix3D که به مدل فتوگرامتری بزرگ معروف نیز است، می‌تواند فقط با چند عکس دوبعدی اشیا و صحنه‌های سه‌بعدی را بازسازی کند اما با مدل‌های فعلی تفاوت نسبتاً زیادی دارد.

مدل هوش مصنوعی Matrix3D اپل توانایی چشمگیری در خلق صحنه‌های سه‌بعدی دارد

مدل هوش مصنوعی Matrix3D

ابتدا باید تعریف و کاربرد فتوگرامتری را بدانید. این فناوری از عکس‌ها برای اندازه‌گیری استفاده می‌کند تا مدل‌های سه‌بعدی یا نقشه‌ها را ایجاد کند. درحال‌حاضر، این فرایند شامل استفاده از مدل‌های جداگانه برای مراحلی مانند تخمین موقعیت دوربین (pose estimation) و پیش‌بینی عمق (depth prediction) است. البته این روش خطای زیادی نیز می‌تواند داشته باشد.

اینجاست که کاربرد Matrix3D مشخص می‌شود. این مدل همه مراحل را یکپارچه انجام می‌دهد و ورودی‌هایی مانند تصاویر، پارامترهای دوربین (مثل زاویه و فاصله کانونی) و داده‌های عمق را می‌گیرد سپس با استفاده از معماری واحد آنها را پردازش می‌کند. این رویکرد نه‌فقط جریان کاری را ساده‌تر می‌کند، بلکه دقت نهایی را نیز افزایش می‌دهد.

آموزش Matrix3D نیز در نوع خود بسیار جالب است. محققان برای آموزش این مدل از استراتژی Masked learning استفاده کرده‌اند. این روش شباهت زیادی به سیستم‌های اولیه مبتنی‌بر Transformer دارد که پایه‌گذار نسخه‌های اولیه ChatGPT بوده است.

در این روش، بخش‌هایی از داده‌های ورودی تصادفی در فرایند آموزش از دسترس مدل پنهان می‌شوند. این کار باعث می‌شود Matrix3D مجبور شود نحوه تکمیل بخش‌های ناقص را یاد بگیرد. این تکنیک بسیار مهم است؛ زیرا به مدل امکان می‌دهد حتی با مجموعه‌داده‌های کوچک یا ناقص نیز مؤثر آموزش ببیند.

نتیجه این روش آموزشی فوق‌العاده چشمگیر بوده است. مدل Matrix3D با فقط 3 تصویر ورودی می‌تواند بازسازی‌های سه‌بعدی دقیقی از اشیا و حتی کل محیط‌ها تولید کند. این قابلیت می‌تواند کاربردهای بسیار جالبی برای هدست‌های واقعیت ترکیبی اپل ویژن پرو داشته باشد.

کد منبع Matrix3D در گیت‌هاب منتشر شده و مقاله مربوط به آن را نیز در arXiv در دسترس است. همچنین از طریق سایت اختصاصی این مدل می‌توانید نمونه ویدیوهای آن را تماشا کنید.

پست قبلی

خلق ویدیوی آموزشی با هوش مصنوعی گوگل؛ Illuminate تولید محتوا را آسان می‌کند [تماشا کنید]

پست بعدی

سوانح بزرگ هوایی تاریخ که قوانینی هوانوردی را تغییر دادند

مربوطه پست ها

نسخه جدید گراک از دموکرات‌ها و مدیران یهودی هالیوود انتقاد کرد
هوش مصنوعی

نسخه جدید گراک از دموکرات‌ها و مدیران یهودی هالیوود انتقاد کرد

۱۷ تیر ۱۴۰۴
مقابله جدی‌تر با دیپ‌فیک‌ها؛ شهروندان دانمارک مالک کپی‌رایت چهره خود می‌شوند
هوش مصنوعی

مقابله جدی‌تر با دیپ‌فیک‌ها؛ شهروندان دانمارک مالک کپی‌رایت چهره خود می‌شوند

۱۷ تیر ۱۴۰۴
اپل مدل هوش مصنوعی متفاوت و جذابی را برای برنامه‌نویسی منتشر کرد
هوش مصنوعی

اپل مدل هوش مصنوعی متفاوت و جذابی را برای برنامه‌نویسی منتشر کرد

۱۵ تیر ۱۴۰۴
محققان:‌ در ۱۴ درصد از مقالات علمی نشانه‌های استفاده از هوش مصنوعی وجود دارد
هوش مصنوعی

محققان:‌ در ۱۴ درصد از مقالات علمی نشانه‌های استفاده از هوش مصنوعی وجود دارد

۱۴ تیر ۱۴۰۴
سیری هوشمند احتمالاً با کمک OpenAI یا آنتروپیک ساخته می‌شود
هوش مصنوعی

سیری هوشمند احتمالاً با کمک OpenAI یا آنتروپیک ساخته می‌شود

۱۰ تیر ۱۴۰۴
مارک زاکربرگ از آزمایشگاه هوش مصنوعی جدید متا رونمایی کرد؛ رقابت جدی‌تر با OpenAI
هوش مصنوعی

مارک زاکربرگ از آزمایشگاه هوش مصنوعی جدید متا رونمایی کرد؛ رقابت جدی‌تر با OpenAI

۱۰ تیر ۱۴۰۴

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سه − دو =

دانلود اپلیکیشن دانش جوین

جدیدترین اخبار

  • تهیه‌کننده آمریکایی: ترامپ دیکتاتور و نوچه‌هایش را بیرون می‌کنیم
  • ۲۰ سخنرانی عاشورایی در ایران‌صدا؛ «با کاروان محرم» همراه شوید
  • امضای تفاهم‌نامه میان موزه سینما و انجمن صنفی عکاسان سینما
  • ۲۷ تیر آخرین مهلت ثبت‌نام در هجدهمین رویداد موسیقی جوان
  • «قوی‌دل» به اکران آنلاین آمد
  • پاسینیک
  • خرید سرور hp
  • خرید سرور ایران و خارج
  • مانیتور ساینا کوییک
  • خرید یوسی
  • حوله استخری
  • خرید قهوه
  • تجارتخانه آراد برندینگ
  • ویرایش مقاله
  • تابلو لایت باکس
  • قیمت سرور استوک اچ پی hp
  • خرید سرور hp
  • کاغذ a4
  • قیمت هاست فروشگاهی
  • پرشین هتل
  • خرید لیفتراک دست دوم
  • آموزش علوم اول ابتدایی
  • راحت ترین روش یادگیری انگلیسی

تمام حقوق مادی و معنوی وب‌سایت دانش جوین محفوظ است و کپی بدون ذکر منبع قابل پیگرد قانونی خواهد بود.

خوش آمدید!

ورود به حساب کاربری خود در زیر

رمز عبور را فراموش کرده اید؟

رمز عبور خود را بازیابی کنید

لطفا نام کاربری یا آدرس ایمیل خود را برای تنظیم مجدد رمز عبور خود وارد کنید.

ورود
بدون نتیجه
مشاهده همه نتیجه
  • نخست
  • علمی
  • تکنولوژی
    • آرشیو تکنولوژی
    • نرم افزار، اپلیکیشن، سیستم عامل
    • خودرو
    • آرشیو فین‌تک
      • IT
      • دوربین
    • لپتاپ و کامپیوتر و سخت افزار
    • موبایل
  • بازی‌های کامپیوتری
  • پزشکی، سلامت، بهداشت
  • هنر و فرهنگ
  • مقالات
  • سایر پیوندها
    • همیار آی‌تی

تمام حقوق مادی و معنوی وب‌سایت دانش جوین محفوظ است و کپی بدون ذکر منبع قابل پیگرد قانونی خواهد بود.