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最新推荐文章于 2025-12-07 23:08:18 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-07 23:08:18 发布 · 63 阅读 · 0 ·
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#计算机视觉 #人工智能 #pytorch #回归 #分类

YY_uuu
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AIGC 领域下 AIGC 视频的个性化推荐技术
AI天才研究院
05-02 1222
随着AIGC技术爆发，抖音、快手、YouTube Shorts等平台每天生成数十亿条AI生成视频（如AI动画、虚拟人直播、智能剪辑视频）。内容冷启动：新生成视频缺乏用户交互数据模态复杂性：融合文本、视觉、音频的多模态内容特征处理实时性要求：需分钟级响应AI生成内容的推荐需求本文聚焦AIGC视频推荐的技术栈，从数据建模、算法设计到工程实现全链路解析，提供可落地的技术方案。核心概念：定义AIGC视频特征，构建推荐系统技术图谱算法原理：详解多模态融合模型、动态用户画像算法数学建模。
AIGC 领域下 AIGC 视频的数据分析应用
AI天才研究院
05-10 743
随着AIGC技术的快速发展，视频生成领域出现了从传统手工创作到AI自动化生成的革命性转变。本文聚焦AIGC视频生产全流程中的数据分析需求，涵盖从视频内容解析、生成模型训练优化到终端用户行为分析的完整技术链条。通过深度技术解析与实战案例，揭示数据分析如何赋能AIGC视频在内容质量、生成效率、商业价值等维度的提升。基础概念体系：定义AIGC视频技术栈与核心数据特征技术原理解析：涵盖内容理解、生成优化、用户分析的核心算法实战应用体系：包含开发环境、代码实现、行业场景的完整案例。
多模态内容生成：当AI同时驾驭文字、图像和视频
AI天才研究院
06-24 932
在当今数字化时代，信息的呈现形式越来越多样化，单一模态的内容已经难以满足人们日益增长的需求。多模态内容生成技术旨在让AI能够综合处理文字、图像和视频等多种信息形式，创造出更加丰富、生动和有吸引力的内容。本文将涵盖多模态内容生成的基本概念、技术原理、实际应用以及未来发展等方面，帮助读者全面了解这一领域。本文首先介绍多模态内容生成的相关背景知识，包括术语表。接着详细解释核心概念，通过故事引入让读者更容易理解。然后阐述核心算法原理和操作步骤，结合数学模型和公式进行说明。再通过实际项目案例展示多模态内容生成的应用。
2025-06-13【视频处理】基于视频内容转场进行分割
m0_58149406的博客
06-13 1374
摘要：本文探讨了从合并视频中精确分割不同场景片段的方法。通过分析视觉特征（图像帧）、音频信号和语义内容，利用PySceneDetect工具包自动检测场景切换点。文章提供了详细的Python实现代码，包括场景检测、视频裁剪和导出功能。针对不同视频特性，可调整敏感度阈值（15-45）优化分割效果。同时指出可能遇到的问题（如虚假切换、内容变化无画面改变等），并建议结合深度学习模型和音频分析来提升分割精度。该方法适用于讲解类、教程类视频的自动化处理，可实现高效精准的片段提取。
Imagen原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-01 425
Imagen原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：图像生成，AI，神经网络，Transformer，自回归模型 1. 背景介绍 1
AIGC视频生成中的音频-视觉同步技术
SuperAGI2025
06-05 846
你可能刷到过AI生成的短视频：一段唯美的风景视频配上动人的音乐，却发现音乐高潮时画面还在“慢腾腾”切换；或者AI生成的虚拟主播说话时，口型和声音像“卡带”一样错位。这些问题的根源，就是音频-视觉不同步。本文将聚焦AIGC（人工智能生成内容）场景下，如何让AI生成的视频画面与音频（人声、环境音、音乐）在时间和语义上完美同步，覆盖技术原理、算法实现、实战案例和未来趋势。
多模态AI的崛起：从文字到视频的智能生成技术解析
qq_40552871的博客
04-03 1297
多模态 AI 是一种融合多种模态信息（如文本、图像、音频、视频等）进行感知、理解、生成和交互的人工智能技术。它打破了传统单一模态 AI 的局限，通过跨模态的协同处理，使机器能够更全面、更自然地模拟人类的认知方式。例如，在智能驾驶场景中，多模态 AI 可以同时处理车辆摄像头捕捉的图像信息、雷达传感器的信号以及语音指令，从而更准确地判断路况并做出决策。
万字浅析视频搜索系统中的多模态能力建设
机器学习杂货铺1号店
06-30 2985
视频搜索是天然的富媒体检索场景，视觉信息占据了视频的一大部分信息量，在视频搜索系统中引入多模态能力，对于提高整个系统的能力天花板至关重要。本文将对在视频搜索系统中落地多模态能力（特别是视觉）进行讨论，同时为了让部分无相关背景的读者补充一些背景知识...
Python在AI虚拟教学视频开发中的核心技术与前景展望
🚀免费专栏：✅穿越之灵脉重构师：重启天元代码系列✅Python筑基系列✅创新语言开发系列✅代码故事茶馆✅AI筑梦工作站
04-25 7203
Python在AI虚拟教学视频开发中的核心技术与前景展望
从静态到动态-深入解析AIGC驱动的图像到视频生成技术（附代码与详细教程）
一键难忘的博客
11-18 3688
随着AIGC技术的不断发展，从图像到视频生成的多模态内容生成将会迎来更多的创新和应用。未来，随着深度学习模型的改进和新的技术的出现，图像到视频的生成质量将会不断提高，推动各个领域的内容创作变革。探索这一领域的研究者和开发者，将在多模态生成的浪潮中扮演重要角色，为我们带来更加丰富多彩的数字内容。
BEVDet：鸟瞰图视角下的高性能多相机 3D 目标检测
m0_65010824的博客
12-03 881
本文是对论文《BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View》的深度解读。在自动驾驶感知领域，3D 目标检测需兼顾精度与效率，且需统一 3D 检测与 BEV 语义分割范式，这是关键挑战。PhiGent Robotics 团队提出的 BEVDet 范式，以 BEV 视角实现多相机 3D 检测，通过模块化设计复用组件，优化双空间数据增强与 Scale-NMS 策略，在 nuScenes 数据集上表现优异，为自动
计算机视觉：从感知到生成的产业变革与未来展望
CS实验室
12-07 507
计算机视觉产业正经历深刻变革，从传统识别向3D感知、多模态融合和边缘计算转型。市场分化明显：安防、工业质检等存量市场竞争激烈；自动驾驶、机器人等高价值领域技术门槛与薪资双高；AIGC、元宇宙等前沿市场充满机遇。技术层面，3D视觉、多模态大模型和端侧智能成为核心方向。就业市场两极分化：高端人才年薪百万仍供不应求，中低端人才面临巨大压力。医疗和工业领域应用成效显著，未来将向基层下沉。行业已进入"全栈时代"，要求人才具备算法研发、工程部署和业务理解等综合能力。
数字图像处理总结 Day 3 —— 图像增强与运算
2401_87687835的博客
12-03 812
4-邻域（N₄(p)）：像素 p 的上、下、左、右4个像素。对角邻域（N_D(p)）：像素 p 的4个对角像素。8-邻域（N₈(p)），即周围的8个像素。如下图所示：若两个像素在空间上相邻，那么它们按照对应的规则可以达成邻接。4-邻接：基于4-邻域的邻接。8-邻接：基于8-邻域的邻接。m-邻接（混合邻接）：为了解决8-邻接可能引起的歧义（如对角连接穿过缝隙）而定义。如果 q 在 p 的4-邻域内，或者 q 在 p 的对角邻域内且两者的4-邻域没有交集，则 p 和 q 是 m-邻接的。
【计算机视觉（3）】图像滤波基础篇：从概念到应用
hiliang521的博客
12-07 370
【计算机视觉（3）】图像滤波基础篇：从概念到应用
【红外小目标检测实战 四】使用风车卷积和Neck多层融合改进
AutumnorLiu的博客
12-04 788
目前此网络召回率达到0.94，已经达到我的心理预期了，计算量只有16.7G FLOPs，可以说是很低了，完全可以实时在边缘设备推理。
【计算机视觉（4）】特征点检测基础篇：从角点到兴趣点
最新发布
hiliang521的博客
12-07 603
【计算机视觉（4）】特征点检测基础篇：从角点到兴趣点
AI学习笔记整理（26）—— 计算机视觉之目标追踪‌
斯丝2011的博客
12-03 699
相关滤波模型：属于判别式模型，相关滤波之前，所有的跟踪都是在时域上进行，涉及复杂的矩阵求逆计算，速度慢。它通过一组带权重的粒子来表示目标状态的概率分布，并根据观测数据更新粒子的权重和位置，从而实现对目标的跟踪。相关滤波（Correlation Filter）算法‌：相关滤波算法通过训练一个滤波器，使得滤波器与目标模板的响应最大，从而实现对目标的跟踪。在序列的初始帧中，目标的位置和特征需要被明确。目标遮挡、目标消失、运动模糊、目标和环境的剧烈变化、目标的高速运动、相机的抖动、光照变化、背景杂波、低分辨率等。
解决开放世界目标检测问题——Grounding DINO
cshsjdh的博客
12-07 635
摘要：GroundingDINO创新性地结合Transformer架构与跨模态理解，实现了开放世界目标检测。该模型通过自然语言提示直接定位图像中任意物体，无需预定义类别或重新训练。其技术核心在于图文预训练，将语言概念映射到视觉特征，包含文本编码器、图像编码器、特征融合等模块。GroundingDINO支持单图/批量检测、图像编辑（结合StableDiffusion）及像素级分割（配合SAM），显著提升了数据标注效率和AI视觉理解能力，突破了传统检测模型的封闭类别限制。
【OpenCV 图像处理 Python版】图像处理的基本操作
2401_83386596的博客
12-07 530
本文介绍了OpenCV中的基本图像处理操作。主要内容包括：1）图像IO操作，使用imread读取图像（支持彩色、灰度和带alpha通道模式），imshow显示图像（需注意BGR与RGB格式转换），以及imwrite保存图像；2）几何图形绘制，演示了直线、矩形、圆形、多边形和文字的绘制方法；3）像素操作，包括获取/修改单个像素值及区域像素值；4）图像属性获取，如尺寸、通道数和数据类型；5）通道拆分与合并，使用split和merge函数处理图像通道；6）色彩空间转换，介绍了BGR与RGB、HSV、Lab等色彩空
OpenCV结构与内容详解视频教程
视频教学可以通过动画、实时操作演示等形式，将抽象的编程概念和图像处理过程可视化，帮助学习者更直观地理解OpenCV的功能与应用。 #### 2. 步骤清晰 视频教程通常会分步骤讲解每个模块的使用方法，从环境搭建、...
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