


Les chercheurs utilisent l'IA pour générer des avatars 3D à partir de texte afin de permettre un ajustement virtuel et une édition de forme
Actualités du 15 septembre : Récemment, des chercheurs ont annoncé deux nouveaux résultats de recherche utilisant l'intelligence artificielle pour générer des avatars tridimensionnels, réalisant des applications telles que l'ajustement virtuel et l'édition de forme d'avatar. Ces résultats proviennent de chercheurs de l'Institut Max Planck en Allemagne et d'autres institutions, et ont été publiés sur arXiv
La première étude propose une méthode appelée DELTA qui permet de créer des avatars tridimensionnels avec des couches indépendantes de corps et de vêtements/cheveux. Les chercheurs ont utilisé différentes représentations 3D pour modéliser séparément le corps et les vêtements/cheveux, créant ainsi des avatars à partir de vidéos RVB monoculaires. Cette décomposition permet des applications telles que l'ajustement virtuel et l'édition de formes, où les vêtements et les cheveux peuvent être facilement transformés entre différents types de corps.
La deuxième étude propose une méthode texte-avatar appelée TECA utilisant la diffusion stable et la représentation 3D hybride DELTA. Cette méthode peut générer des avatars de haute qualité à partir de descriptions textuelles uniquement et permettre une édition puissante des attributs. Le système utilise d’abord une diffusion stable pour générer des images faciales comme référence, puis ajoute des cheveux, des vêtements et d’autres éléments en séquence. Les chercheurs ont déclaré que la qualité des avatars synthétiques générés par cette méthode est considérablement améliorée et que le transfert d'attributs permet de puissantes capacités d'édition.
Ces deux études apportent de nouvelles idées pour la génération humaine numérique. L'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle pour déconstruire les différentes composantes des humains numériques peut non seulement créer des images virtuelles tridimensionnelles réalistes, mais également prendre en charge des applications telles que les essayages virtuels en ligne, qui auront un impact profond sur le commerce électronique de mode, les plateformes sociales et le métaverse. .
Ce qui doit être réécrit, c'est : [Citation de : Webmaster's Home]
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La commande de fermeture CENTOS est arrêtée et la syntaxe est la fermeture de [options] le temps [informations]. Les options incluent: -H Arrêtez immédiatement le système; -P éteignez l'alimentation après l'arrêt; -r redémarrer; -t temps d'attente. Les temps peuvent être spécifiés comme immédiats (maintenant), minutes (minutes) ou une heure spécifique (HH: mm). Des informations supplémentaires peuvent être affichées dans les messages système.

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Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

L'installation de MySQL sur CENTOS implique les étapes suivantes: Ajout de la source MySQL YUM appropriée. Exécutez la commande YUM Install MySQL-Server pour installer le serveur MySQL. Utilisez la commande mysql_secure_installation pour créer des paramètres de sécurité, tels que la définition du mot de passe de l'utilisateur racine. Personnalisez le fichier de configuration MySQL selon les besoins. Écoutez les paramètres MySQL et optimisez les bases de données pour les performances.

Un guide complet pour consulter les journaux GitLab sous Centos System Cet article vous guidera comment afficher divers journaux GitLab dans le système CentOS, y compris les journaux principaux, les journaux d'exception et d'autres journaux connexes. Veuillez noter que le chemin du fichier journal peut varier en fonction de la version Gitlab et de la méthode d'installation. Si le chemin suivant n'existe pas, veuillez vérifier le répertoire d'installation et les fichiers de configuration de GitLab. 1. Afficher le journal GitLab principal Utilisez la commande suivante pour afficher le fichier journal principal de l'application GitLabRails: Commande: sudocat / var / log / gitlab / gitlab-rails / production.log Cette commande affichera le produit

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu
