生成式

典型重建框架的整体结构与要点记录一种通用性，整体满足自动驾驶三维重建与新视角场景渲染的框架。

DIFIX3D+: Improving 3D Reconstructions with Single-Step Diffusion Models该论文介绍了DIFIX3D+，一种利用单步扩散模型来提升三维重建和新视角合成质量的全新管道。尽管Nerf（神经辐射场）和3D Gaussian Splatting（3DGS）等方法已经大大改善了三维重建，但在极端新视角的光线渲染上仍然存在挑战。DIFIX3D+通过整合2D生成模型的先验知识，旨在改善这种情况。核心方法论 DIFIX 与 DIFIX3D+ 的工作原理

GSFix3Dpaper来源GSFix3D: Diffusion-Guided Repair of Novel Views in Gaussian Splatting

世界模型的典型框架与分类人类和动物智能的一个重要方面是我们对世界的内部模型。我们使用这个模型来预测我们的行为将如何影响我们的环境，预测未来的事件，并计划复杂的行动序列以实现目标。当前大多数机器学习研究都集中在被动理解数据的模型上，例如图像分类器或字幕模型。然而，为了创建能够真正与环境互动而不仅仅是观测环境的人工智能系统，我们需要有效的世界模型来了解行为如何影响环境。

【大模型理论篇】关于生成式模型中联合分布概率学习必要性以及GPT是生成式模型的讨论之前我们在《生成式模型与判别式模型对比(涉及VAE、CRF的数学原理详述)》以及《生成式模型算法原理深入浅出（涉及Stable Diffusion、生成对抗网络、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯等算法原理分析及生成式模型解释）》中，我们对一些常见的算法做了分析。刚好最近和同事聊天，聊起生成式模型，这里做一些额外信息的补充。

灯下夜无眠

transformers生成式对话机器人生成式对话机器人是一种人工智能技术，它通过学习大量自然语言数据，模拟人类进行开放、连贯和创造性的对话。这种类型的对话系统并不局限于预定义的回答集，而是能够根据上下文动态生成新的回复内容。其核心组件和技术包括：

关于生成式人工智能模型应用的调研本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：A survey of Generative AI Applications

我是有底线的