摩根大通发布了DocLLM，一款专为多模态文档理解设计的生成式语言模型，通过轻量级扩展LLM，避免昂贵的图像编码器，以提高文档分析效能。
🚀 创新设计: DocLLM采用分离的空间注意机制，专注于边界框信息，解决文本和空间模态交汇处的复杂语义问题。
引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人体和背景三个部分。提出了一种新的渲染框架，分别渲染这三个部分，并设计了新颖的优化目标，以确保遮挡的清晰解耦和更完整的人体呈现。在具有挑战性的遮挡密集野外视频上对方法进行了评估，展示了其在呈现遮挡人体方面的有效性。Wild2Avatar通过与Vid2Avatar（基线）和原始视频的对比，呈现了其在解决被遮挡人物渲染挑战方面的独特性能。
腾讯推出的技术 Paint3D 能够根据文本或图像输入，在不具有内嵌光照信息的3D模型上生成高分辨率、无光照的多样化纹理贴图。
符合不断变化的消费者期望: