计算机视觉

【论文精读】TI2V-Zero：零样本图像引导的文本到视频生成技术标题：TI2V-Zero: Zero-Shot Image Conditioning for Text-to-Video Diffusion Models

RK3576机器人核心：三屏异显+八路摄像头，重塑机器人交互与感知瑞芯微RK3576 AIoT处理器处理器凭借其卓越的多屏异显与8路摄像头接入能力，为机器人领域带来革新。米尔电子MYD-LR3576开发板实测数据显示，在高负载下CPU占用仅34%，完美实现多路视觉任务并行处理，是服务机器人开发的理想高性能平台。

YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection论文阅读YOLO系列检测器凭借高效实用的特性已获得广泛应用。然而，其依赖预定义训练对象类别的局限性，制约了其在开放场景中的应用。针对这一缺陷，提出YOLO-World创新方案——通过视觉-语言建模和大规模数据预训练，赋予YOLO开放词汇检测能力。具体而言，开发了可重参数化视觉语言路径聚合网络（RepVL-PAN）和区域-文本对比损失函数，有效促进视觉与语言信息的交互。该方法在零样本检测场景中展现出卓越性能，能高效识别各类物体。在具有挑战性的LVIS数据集上，YOLO-World在V100架构上实现35.4 A

全网首发：OpenCV防抖处理后，画面数据的存储及复制到原画面https://blog.csdn.net/quantum7/article/details/143586176

OpenVLA-OFT+ 在真实世界 ALOHA 机器人任务中的应用评估注意：与 LIBERO 评估设置不同，这里我们使用服务器 - 客户端接口。如果用户用于控制机器人的机器无法访问具有足够规格的本地 GPU 来运行微调后的 VLA 策略，这将特别有用。

AI妈妈手把手

YOLO V2全面解析：更快、更准、更强大的目标检测算法在目标检测领域，YOLO V1无疑带来了一场革命性的变革。然而，正如所有初代产品一样，YOLO V1也存在一些明显的局限性：定位不够准确、对小目标检测效果差、召回率较低等问题逐渐凸显。

柠檬甜不甜呀

海康相机与机器人标定要做相机与机器人或者行走轴模组的标定，首先需要确定相机的图像来源，优先配置好相机图像源的参数。创建标定所需物体的体征模板，并确认图像的匹配中心。

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一致性模型：单步生成高质量图像，破解扩散模型速度瓶颈这篇名为《一致性模型》的论文提出了一类新的生成模型，能够一步到位地生成高质量图像，解决了扩散模型的主要瓶颈——采样过程慢、需要多次迭代。它的核心贡献在于证明了：在保持扩散模型强大表达能力和训练稳定性的同时，实现快速的一步生成和灵活的多步优化是可行的。通过理论推导和大量实验，作者表明一致性模型在一步和少步图像生成任务上达到了顶尖水平，这标志着高效、多功能生成建模向前迈出了重要一步。

音视频牛哥

AI智能体从系统智能到生态智能：SmartMediaKit 如何成为智能体时代的视频神经系统从模型到智能体，从语言到行动，AI 不再是算法的集合，而正在变成一套能感知、决策、执行的完整系统。而在这套系统的底层，隐藏着一个被忽视的关键要素——视频神经系统。

搞定边缘AI部署：开源神器RamaLama，让视觉语言模型无处不在人工智能的前沿不再只是数据中心；它在于工厂车间、零售店、公共基础设施以及我们周围的智能设备。推动这一转变的是视觉语言模型（VLM），这是一个革命性的人工智能，可以解释和推理图像和视频。潜力巨大，但任何试图在边缘部署这些模型的开发人员都知道严酷的现实：这是一场与驱动程序不兼容和不一致环境的斗争。

机器人模仿学习运动基元数学编码方法还有用吗?其实这些数学编码的运动基元方法非但没过时，反而在不少场景里的方向可以参考。虽说神经网络是厉害，但它像个黑箱子，出了问题不好查，而且需要大量数据，实时性也未必能保证。

英伟达再出「神作」！黄仁勋华盛顿GTC宣布Vera Rubin超级芯片，联手诺基亚进军6G，市值直逼5万亿美元昨夜，黄仁勋又“炸场”了。在 2025 年 10 月的 GTC 大会上，从量子计算到6G通信，从超级芯片到AI工厂，黄伟达在华盛顿勾勒出美国AI世纪的宏伟蓝图。

AOI在新能源电池制造领域的应用在新能源电池（锂电池、钠离子电池等）制造中，“极片划痕、电芯短路、模组装配错位” 等缺陷，不仅会导致电池容量衰减、寿命缩短，更可能引发热失控、起火等安全事故。AOI（自动光学检测）凭借高速精准的缺陷识别能力、24 小时不间断工作特性，成为电池制造全流程质量管控的 “安全卫士”—— 从极片生产到模组封装，全程拦截微观缺陷，既保障电池使用安全，又提升生产良率。今天就从电池制造流程切入，拆解 AOI 的 3 大核心应用场景，解析其如何为新能源电池产业 “降本增效、保驾护航”。

Coovally AI模型快速验证

OmniNWM：突破自动驾驶世界模型三大瓶颈，全景多模态仿真新标杆（附代码地址）上海交通大学等机构联合提出全能驾驶导航世界模型，在生成质量与控制精度上全面超越现有SOTA！目录三大核心挑战：现有世界模型的局限性

【论文精读】Diffusion Mamba：基于双向 SSM 的高效图像与视频生成架构标题：Scaling Diffusion Mamba with Bidirectional SSMs for Efficient Image and Video Generation

AOI在传统汽车制造领域中的应用在传统汽车制造中，从发动机缸体到车身焊接，从电子 PCB 板到零部件装配，任何微小缺陷（如缸体砂眼、焊接虚焊、电子元件错装）都可能影响汽车性能与行车安全。AOI（自动光学检测）凭借高速成像、精准缺陷识别和 24 小时不间断工作的优势，替代人工完成 “肉眼难辨、重复枯燥” 的质检工作，成为传统汽车制造全流程质量管控的核心设备。今天就从汽车制造关键环节切入，拆解 AOI 的 3 大核心应用场景，解析其如何为传统汽车制造 “降本增效、保障安全”。

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计算机视觉——从环境配置到跨线计数的完整实现基于 YOLOv12 与质心追踪器的实时人员监控系统在本课中，我们将继续探索 YOLOv12，它是第一个融入注意力机制的 YOLO 模型——包括 RELAN、区域注意力（Area Attention）以及用于快速推理的可选 FlashAttention 支持等创新。正如我们在上一个教程中所介绍的，YOLOv12 引入了一个灵活的架构，支持先前版本（例如 YOLOv11 和 YOLOv8）提供的所有主要任务，包括目标检测、分割、分类和姿态估计。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）超像素引导低光图像增强与特征恢复论文题目：Super-Pixel Guided Low-Light Images Enhancement with Features Restoration（超像素引导低光图像增强与特征恢复）