🎵 M2UGen融合音乐理解和多模态任务，支持文字、图像、视频生成音乐。
🖼️ 多模态人工智能的兴起，使历史模拟更加生动，通过图像与文本交互生成历史场景。
具体来说，方法使用了场景的自分解技术，通过倒置球面参数化的扩展，引入了感知遮挡的场景参数化。在这个参数化中，除了第一个由倒置球面参数化定义的球体外，引入了第二个内部球体，并将从摄像机到内部球体边缘的区域定义为遮挡区域。通过分开渲染这个区域，可以将遮挡与场景的其余部分解耦。为了确保对人的高保真和完整呈现，方法通过像素级光度损失、场景分解损失、遮挡解耦损失和几何完整性损失的组合来聚合三个渲染。
整个炒虾机器人的设计过程中，斯坦福团队综合考虑了移动、稳定性和全身远程操控等因素。他们选择了移动速度接近人类行走速度的Tracer移动底座，并在其上安装了ALOHA机械臂，实现了全身远程操控系统。此外，研究人员还注重机器人的稳定性，使其能够在操作重型物品时保持稳定。整个机器人的设计成本仅为22万元，相比其他类似机器人的价格要低廉许多。
🔍 这种方法在文本嵌入领域取得了显著的成果，无需使用大量标记数据