一、简介 majicMIX_realistic模型是一种能够渲染出具有神秘或幻想色彩的真实场景的AI模型。这个模型的特点是在现实场景的基础上，通过加入一些魔法与奇幻元素来营造出极具画面效果和吸引力的图像。传统意义的现实场景虽然真实，但通常情况下缺乏奇幻性，而majicMIX_realistic模型就是为了解决这个问题而设计的。 该模型不仅适合生成各种魔法神秘场景，如城堡、魔法森林、奇幻岛屿等等，

一组90多个逼真的雪、冰、雪地岩石和其他被雪覆盖的地面纹理，供在雪地环境中使用。每个纹理都是可贴的/无缝的，并且完全兼容各种不同的场景--标准的Unity地形、Unity标准着色器、URP、HDRP等等都兼容。 所有的纹理都是4096x4096，并包括一个HDRP掩码，以完全支持HDRP。 特点。 95种质地 95种材料 95个地形图层 反照率、环境遮蔽、高度、正常、平滑度和HDRP蒙版 40

类别： 文本合成 来源： CVPR2020，旷视 code： https://jyouhou.github.io/UnrealText/ 摘要： 合成数据是训练场景文本检测和识别模型的关键工具。一方面，在场景文本识别器的训练中，合成词图像已被证明是真实图像的成功替代品。然而，另一方面，场景文本检测器仍然严重依赖于大量手工注释的真实世界图像，这是非常昂贵的。在本文中，我们介绍了一种有效的图像合成方法

这篇论文提出了WebArena这个环境与测试基准，在24年1月发表。 之前的agent都是在一些简化过的合成环境中测试的，这会导致与现实场景脱节。这篇论文构建了一个高度逼真、可复现的环境。该环境涉及四个领域：电子商务、论坛讨论、软件开发和内容管理。基于环境又引入了一组基准任务，用来评估任务完成的正确性，这些任务可以模拟人类在互联网上的日常行为。另外该基准被证明是具有挑战性的，GPT-

PhotoMaker: 高效个性化定制人像照片文生图 - 知乎今天分享我们团队最新的工作PhotoMaker的技术细节。该工作开源5天Githubstar数已过6千次，已列入Github官方Trending榜第一位，PaperswithCode热度榜第一位，HuggingFace Spaces趋势榜第一位。项目主页在： PhotoMa…https://zhuanlan.zhihu.com/p/68

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游戏的战斗基于真实的物理进行模拟。你需要选择不同的部队，制作各类攻城器械来与敌方部队战斗。 游戏操作十分简单。在选中部队时，游戏时间会“变慢”，你有充足的时间进行操作与决策。 剩下的，你可以完全相信你的士兵。

链接： https://arxiv.org/abs/2305.00942 摘要 人脸再现方法试图尽可能真实地恢复和再现人脸特征视频。现有的方法面临着质量与可控性的两难境地:与3D方法相比，基于2D GAN的方法实现了更高的图像质量，但在面部属性的细粒度控制方面受到影响。在本文中，我们提出了StyleAvatar，一种使用基于StyleGAN的网络的实时照片真实感人像头像重建方法，它可以生成具

停车位检测算法总结 Context-Based Parking Slot Detection With a Realistic Dataset 摘要 这篇文章提出了一种基于上下文的两阶段的停车位检测方法，其灵感来自于人类司机寻找停车位的过程。由两个深度网络模块组成：一个停车位的上下文识别器和停车位检测器。识别器识别停车环境，包含车位类型、角度和车位的可用性；车位检测器通过多个基于类型的具有旋

前言 之前有一段时间看了挺多深度学习方面的论文，但是由于时间方面的问题一直没来得及进行总结。最近一段时间突发奇想把自己看论文时的学习笔记给记录一下，由于之前没写过博文，所以排版可能会有点emmm...一言难尽。专业方面的知识，如果有理解不到位的地方欢迎各位大佬指教。 Abstract 最近，使用卷积网络实现超分辨率的研究集中在最小化均方重构误差这一方向。这种方法可达到较高的峰值信噪比，但是恢