正在加载视频...

视频加载失败

加载此视频时出现问题。这可能是由于临时网络问题，或视频可能不可用。

如果你在做游戏, 那一定要看看这个大模型! 给大家带来腾讯刚刚发布的可以生成人物动作的大模型hunyuan-motion-1.0 实测这个模型最大的特性是可以通过文字描述生成动作, 并且它是端到端的模型, 生成的动作可以直接用于Blender、Unity、UE等主流3D工具我简单测试了几个极限场景, 这个模型对于日常场景的动作还原很不错, 甚至一些复杂一点的, 比如黑客帝国中的子弹时间的下腰动作还原得也不错. 那么极限在哪里呢? 简单来讲, 职业运动员的动作不太行, 比如跳台滑雪, 跳水, 小轮车这类. 总结, 这个模型用于快速生成游戏场景中NPC的日常生活动作是完全够用的, 不过主要角色的动作设计还是需要大量修改才能使用.

karminski-牙医

39,018 subscribers

35,947 次观看 • 8 个月前 •via X (Twitter)

游戏科学技术

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

兄弟们，又出来个牛P玩意阿里那个被截胡了，这个直接能用可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小case... 最牛P的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换... 其核心技术基于JST-1模型。JST-1是首个具有实际物理理解能力的视频-3D基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。核心功能： 1、可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle将根据这些指示生成视频。 2、基于物理的动画：JST-1模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3、3D角色和场景创建：Viggle不仅限于传统的2D视频制作，它还能够创建3D角色和场景。官网：可以去他们discord免费体验： ViggleAI

兄弟们，又出来个牛P玩意阿里那个被截胡了，这个直接能用可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小case... 最牛P的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换... 其核心技术基于JST-1模型。JST-1是首个具有实际物理理解能力的视频-3D基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。核心功能： 1、可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle将根据这些指示生成视频。 2、基于物理的动画：JST-1模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3、3D角色和场景创建：Viggle不仅限于传统的2D视频制作，它还能够创建3D角色和场景。官网：可以去他们discord免费体验： ViggleAI

小互

103,642 次观看 • 2 年前

我的游戏的动作捕捉有救了！！！我继续深度体验了一下 Viggle AI 刚刚推出的 PINOC，非常非常丝滑。我还特意在我很乱的房间里，用我那把 cosplay 的剑做了很多动作测试。原本以为背景这么乱可能会影响效果，结果整体识别和动作还原都很不错。分享给大家：我的流程是： 1.先用 ChatGPT 做角色设计和图片生成 2.再把角色图上传到 Viggle AI PINOC 3.等待几分钟生成Gaussian Splat角色 4.用手机录制动作捕捉视频 5.把动作应用到刚生成的Gaussian splat角色模型上 6.直接用他们网页版的绿幕生成sprite sheet用作游戏动画当然你也可以导出 FBX / GLB，把动作应用到任何时候自定义的模型上，或者下载gussian splat A pose模型我亲身体验过，太方便了！而且现在免费！推荐给大家！

我的游戏的动作捕捉有救了！！！我继续深度体验了一下 Viggle AI 刚刚推出的 PINOC，非常非常丝滑。我还特意在我很乱的房间里，用我那把 cosplay 的剑做了很多动作测试。原本以为背景这么乱可能会影响效果，结果整体识别和动作还原都很不错。分享给大家：我的流程是： 1.先用 ChatGPT 做角色设计和图片生成 2.再把角色图上传到 Viggle AI PINOC 3.等待几分钟生成Gaussian Splat角色 4.用手机录制动作捕捉视频 5.把动作应用到刚生成的Gaussian splat角色模型上 6.直接用他们网页版的绿幕生成sprite sheet用作游戏动画当然你也可以导出 FBX / GLB，把动作应用到任何时候自定义的模型上，或者下载gussian splat A pose模型我亲身体验过，太方便了！而且现在免费！推荐给大家！

独立开发者William

16,999 次观看 • 3 个月前

腾讯刚刚开源了：混元Motion 1.0，一个10亿参数基于DiT+流匹配的文生3D动作大模型一句描述可输出流畅自然的3D角色动画，类别覆盖广泛，可以无缝集成到美术3D动画管线从效果看，生成的动作，坐姿、跑步以及复杂的运动（投篮、踢球、舞蹈）等都比较流畅自然，角色动作没有僵硬感或者不连贯，关节运动过渡平滑可以用来做比如说，影视/动画分镜、游戏预研、广告拍摄走位、虚拟现实等等 #混元Motion #3D动作生成模型 #AI3D动作

腾讯刚刚开源了：混元Motion 1.0，一个10亿参数基于DiT+流匹配的文生3D动作大模型一句描述可输出流畅自然的3D角色动画，类别覆盖广泛，可以无缝集成到美术3D动画管线从效果看，生成的动作，坐姿、跑步以及复杂的运动（投篮、踢球、舞蹈）等都比较流畅自然，角色动作没有僵硬感或者不连贯，关节运动过渡平滑可以用来做比如说，影视/动画分镜、游戏预研、广告拍摄走位、虚拟现实等等 #混元Motion #3D动作生成模型 #AI3D动作

AIGCLINK

23,975 次观看 • 8 个月前

这是一个 OpenAI 的 o1 模型编写网页游戏的案例，这个例子是编写一个找松鼠的游戏，屏幕上每秒钟增加一个🍓并且在跳动，你要控制一只🐨去躲草莓，等到3秒后，🐿️会出来，你要绕过🍓找到🐿️。这个游戏首先逻辑有一点复杂，另外是一个以前没出现过的游戏（如果我没记错的话），以前的模型可能是无法一次性生成可以运行的游戏代码。所以以前的模型在演示生成代码时，大多都是用一些贪吃蛇这种经典游戏来演示，毕竟代码都训练过，很容易就生成了。这里 o1 一次生成可以执行的结果，确实是不错的。生成游戏时的提示词：使用 pygame 制作一个名为“找松鼠”的游戏：每秒钟随机生成一个草莓，并在屏幕上弹跳。草莓的图标是 strawberry.png。如果草莓碰到你，你会死亡。三秒钟后，松鼠图标会生成并在屏幕上弹跳。松鼠的图标是 squirrel.png。如果你碰到它，你就赢了。 * 确保所有图标的大小为 10 像素乘 48 像素。 * 使用 resco colors 作为基础，在屏幕角落添加一个定时器。 * 在游戏开始前显示游戏说明。 * 当你赢或输时，游戏会自动重新开始。 * 在单人模式下完成游戏。

这是一个 OpenAI 的 o1 模型编写网页游戏的案例，这个例子是编写一个找松鼠的游戏，屏幕上每秒钟增加一个🍓并且在跳动，你要控制一只🐨去躲草莓，等到3秒后，🐿️会出来，你要绕过🍓找到🐿️。这个游戏首先逻辑有一点复杂，另外是一个以前没出现过的游戏（如果我没记错的话），以前的模型可能是无法一次性生成可以运行的游戏代码。所以以前的模型在演示生成代码时，大多都是用一些贪吃蛇这种经典游戏来演示，毕竟代码都训练过，很容易就生成了。这里 o1 一次生成可以执行的结果，确实是不错的。生成游戏时的提示词：使用 pygame 制作一个名为“找松鼠”的游戏：每秒钟随机生成一个草莓，并在屏幕上弹跳。草莓的图标是 strawberry.png。如果草莓碰到你，你会死亡。三秒钟后，松鼠图标会生成并在屏幕上弹跳。松鼠的图标是 squirrel.png。如果你碰到它，你就赢了。 * 确保所有图标的大小为 10 像素乘 48 像素。 * 使用 resco colors 作为基础，在屏幕角落添加一个定时器。 * 在游戏开始前显示游戏说明。 * 当你赢或输时，游戏会自动重新开始。 * 在单人模式下完成游戏。

宝玉

18,172 次观看 • 2 年前

一秒生成高斯点云? Apple新模型SHARP实测! Apple 刚刚推出了新的模型和配套框架 SHARP, 这个模型可以实现单张图像生成逼真的3D场景, 尤其是模型大小只有2.8GB, 大概是1.4B? 速度足够快, 可以一秒生成高斯点云, 然后这个点云可以为图片向邻近的视角提供多角度地观察, 比如我拍了一张椅子, 那么点云化后就能渲染椅子左右20度的视角, 更多就不行了. 视频是我的实测, 目前测下来日常场景使用完全没问题, 只有在复杂的场景才会露出破绽, 比如镜面反射, 或者超长焦, 感觉这个模型如果应用到 Apple Vision Pro 上会有很不错的场景, 照片仅需要1秒, 弄3D相册不是问题. #Apple #SHARP

一秒生成高斯点云? Apple新模型SHARP实测! Apple 刚刚推出了新的模型和配套框架 SHARP, 这个模型可以实现单张图像生成逼真的3D场景, 尤其是模型大小只有2.8GB, 大概是1.4B? 速度足够快, 可以一秒生成高斯点云, 然后这个点云可以为图片向邻近的视角提供多角度地观察, 比如我拍了一张椅子, 那么点云化后就能渲染椅子左右20度的视角, 更多就不行了. 视频是我的实测, 目前测下来日常场景使用完全没问题, 只有在复杂的场景才会露出破绽, 比如镜面反射, 或者超长焦, 感觉这个模型如果应用到 Apple Vision Pro 上会有很不错的场景, 照片仅需要1秒, 弄3D相册不是问题. #Apple #SHARP

karminski-牙医

23,813 次观看 • 8 个月前

可交互游戏生成模型 GameGen-X 发布！！能够生成非常高质量的可以操作的游戏画面。 DiT 视频模型就是新的游戏引擎！模型创建角色、提供动态环境、复杂动作和多样化事件。 Epic CEO 看到 Oasis 实时生成游戏的时候就急了，直接开骂。红杉合伙人说再过五年看看，现在来看可能不需要 5 年。

可交互游戏生成模型 GameGen-X 发布！！能够生成非常高质量的可以操作的游戏画面。 DiT 视频模型就是新的游戏引擎！模型创建角色、提供动态环境、复杂动作和多样化事件。 Epic CEO 看到 Oasis 实时生成游戏的时候就急了，直接开骂。红杉合伙人说再过五年看看，现在来看可能不需要 5 年。

歸藏(guizang.ai)

13,421 次观看 • 1 年前

来看苹果刚发布的视频模型——星流 starflow！苹果刚刚发布了一个新模型 starflow, 这个模型最大的特点是可以文生视频, 图生视频, 视频生成视频, 甚至还支持生成长视频. 模型大小7B, 视频部分使用 WAN-2.2-VAE 魔改, 图片部分使用 SD-VAE 魔改, 最高只支持生成 480p 的视频, 另外模型文件格式是pth, 通常是使用 PyTorch 炼丹的时候保存的原始检查点文件时 pth. 所以这个模型更可能是个技术探索? 并不是很实用.

来看苹果刚发布的视频模型——星流 starflow！苹果刚刚发布了一个新模型 starflow, 这个模型最大的特点是可以文生视频, 图生视频, 视频生成视频, 甚至还支持生成长视频. 模型大小7B, 视频部分使用 WAN-2.2-VAE 魔改, 图片部分使用 SD-VAE 魔改, 最高只支持生成 480p 的视频, 另外模型文件格式是pth, 通常是使用 PyTorch 炼丹的时候保存的原始检查点文件时 pth. 所以这个模型更可能是个技术探索? 并不是很实用.

karminski-牙医

42,175 次观看 • 9 个月前

游戏代打也要失业了? 来看 NVIDIA NitroGen NVIDIA 刚刚又发了个新模型 NitroGen，这是个只有 1B 大小却可以玩游戏的大模型，它接受视频帧输入，然后输出手柄操作。所以非常适合用来玩手柄可以操作的动作类游戏。这个模型最大的特点是，它是基于游戏视频本身学习的，以往互联网上虽然有很多游戏视频，但是游戏操作并没有记录下来，而 NitroGen 它利用了合成动作标签技术。研究团队通过大规模的逆动力学模型，从公开的互联网游戏视频中“反推”出当时玩家可能按下的键，从而人工合成了海量的训练数据，通过上万小时的纯视频数据进行预训练，打破了数据瓶颈。而且最重要的是，这个模型支持后训练。这意味着面对一款它从未见过的全新游戏不需要从头训练，只需少量的微调或适配即可上手游玩。

游戏代打也要失业了? 来看 NVIDIA NitroGen NVIDIA 刚刚又发了个新模型 NitroGen，这是个只有 1B 大小却可以玩游戏的大模型，它接受视频帧输入，然后输出手柄操作。所以非常适合用来玩手柄可以操作的动作类游戏。这个模型最大的特点是，它是基于游戏视频本身学习的，以往互联网上虽然有很多游戏视频，但是游戏操作并没有记录下来，而 NitroGen 它利用了合成动作标签技术。研究团队通过大规模的逆动力学模型，从公开的互联网游戏视频中“反推”出当时玩家可能按下的键，从而人工合成了海量的训练数据，通过上万小时的纯视频数据进行预训练，打破了数据瓶颈。而且最重要的是，这个模型支持后训练。这意味着面对一款它从未见过的全新游戏不需要从头训练，只需少量的微调或适配即可上手游玩。

karminski-牙医

103,479 次观看 • 8 个月前

开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

karminski-牙医

14,175 次观看 • 8 个月前

Kimi-K2.6 前端/后端/Agent编程能力实测! 甚至还帮我做了个游戏! 给大家带来刚刚正式发布的 kimi-k2.6 的正式版本的实测! 本次为了考验它的长程Agentic Coding能力, 我用 kimi-k2.6-code-preview 写了个 harness 游戏自动生成框架, 它可以根据给到的人设/场景/数值设计等规则, 自动生成关卡, 背景图片, 甚至配音! 其中框架驱动和草稿模型使用 kimi-k2.6, 文生图和生成语音由 kimi-k2.6 生成 prompt 后调用其它大模型生成. 最好玩的是, 我做了个"无头"版本的游戏cli接口, kimi-k2.6 能像玩互联网早期Mud游戏一样, 使用纯文本玩这个游戏, 每当它生成关卡之后, 他就可以直接进入游戏游玩一下, 来验证关卡设计得是否正确. 而内部设计又分为了对话生成skill, 脚本生成skill, 关卡生成skill, 游戏测试大师skill, 游戏资深玩家skill(由于检讨游戏性) 等等, 从而实现了让大模型自己写游戏自己玩! 每个关卡大概需要一个小时生成和验证, 如果并行验证应该还能更快一些(做多线程BFS/DFS). 另外本次依旧使用大家都熟悉的测试项目进行了前端/后端/Agent能力测试, 从测试来看, 复杂项目前端能力(建模, 空间理解, 物理模拟等)略有下降, 但后端和 Agent 能力有明显提升. 不过如果你是纯做网站的话, 可以用 kimi 网站上的的 k2.6 Agent 模式, 由于 Agent 能力足够强所以可以在这个模式下多步来提升生成的网站质量和交互体验. #kimi #kimik26 #moonshot #月之暗面 #kimicli

Kimi-K2.6 前端/后端/Agent编程能力实测! 甚至还帮我做了个游戏! 给大家带来刚刚正式发布的 kimi-k2.6 的正式版本的实测! 本次为了考验它的长程Agentic Coding能力, 我用 kimi-k2.6-code-preview 写了个 harness 游戏自动生成框架, 它可以根据给到的人设/场景/数值设计等规则, 自动生成关卡, 背景图片, 甚至配音! 其中框架驱动和草稿模型使用 kimi-k2.6, 文生图和生成语音由 kimi-k2.6 生成 prompt 后调用其它大模型生成. 最好玩的是, 我做了个"无头"版本的游戏cli接口, kimi-k2.6 能像玩互联网早期Mud游戏一样, 使用纯文本玩这个游戏, 每当它生成关卡之后, 他就可以直接进入游戏游玩一下, 来验证关卡设计得是否正确. 而内部设计又分为了对话生成skill, 脚本生成skill, 关卡生成skill, 游戏测试大师skill, 游戏资深玩家skill(由于检讨游戏性) 等等, 从而实现了让大模型自己写游戏自己玩! 每个关卡大概需要一个小时生成和验证, 如果并行验证应该还能更快一些(做多线程BFS/DFS). 另外本次依旧使用大家都熟悉的测试项目进行了前端/后端/Agent能力测试, 从测试来看, 复杂项目前端能力(建模, 空间理解, 物理模拟等)略有下降, 但后端和 Agent 能力有明显提升. 不过如果你是纯做网站的话, 可以用 kimi 网站上的的 k2.6 Agent 模式, 由于 Agent 能力足够强所以可以在这个模式下多步来提升生成的网站质量和交互体验. #kimi #kimik26 #moonshot #月之暗面 #kimicli

karminski-牙医

40,177 次观看 • 4 个月前

一个模型搞定视频+音频+口型! 你看到的这个就是 LTX 刚刚发布的 LTX-2 开放权重大模型, 这个模型可以文生视频或者图生视频, 这个模型最大的特点是在保证了画质和一致性的同时, 可以生成音频! 而且音频和口型完全适配! 并且说话人神态也非常棒! 模型大小是 19B, 相当可用! 演示视频是我用 HuggingFace Zero GPU 生成的 demo, 10秒视频大概需要5分钟左右生成时间. 我测试目前来看最大的优点就是口型和声音生成得非常好, 并且一致性很高. 指定人物使用什么样的银色就能稳定生成. 当然模型也有不足之处, 主要是还是偶尔能看到模型生成人物皮肤的那种油腻感. 当然官方的 pro 版本在这点上处理的更好, 并且 pro 版本支持4K分辨率输出, 当然 pro 版本是没有开源的.

一个模型搞定视频+音频+口型! 你看到的这个就是 LTX 刚刚发布的 LTX-2 开放权重大模型, 这个模型可以文生视频或者图生视频, 这个模型最大的特点是在保证了画质和一致性的同时, 可以生成音频! 而且音频和口型完全适配! 并且说话人神态也非常棒! 模型大小是 19B, 相当可用! 演示视频是我用 HuggingFace Zero GPU 生成的 demo, 10秒视频大概需要5分钟左右生成时间. 我测试目前来看最大的优点就是口型和声音生成得非常好, 并且一致性很高. 指定人物使用什么样的银色就能稳定生成. 当然模型也有不足之处, 主要是还是偶尔能看到模型生成人物皮肤的那种油腻感. 当然官方的 pro 版本在这点上处理的更好, 并且 pro 版本支持4K分辨率输出, 当然 pro 版本是没有开源的.

karminski-牙医

19,836 次观看 • 8 个月前

使用AI生成3D模型，最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程以下是GPT4总结的制作流程： 1. 文本到3D生成在LumaLabs使用Gini文本到3D：访问LumaLabs网站，选择Gini文本到3D功能，输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。预览和调整：预览生成的3D模型，根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型导入模型到Blender：将生成的3D模型（如身体、头部和手部）导入到Blender中。调整模型位置和比例：在Blender中调整各个部分的位置和比例，确保模型的整体协调。组合和调整细节：将不同的部件（头部、手部等）组合成一个完整的模型，对模型的姿态、细节进行必要的调整。模型优化：对模型进行必要的优化，包括调整网格和重新拓扑（如果需要），以便于动画处理。 3. 动画和导出应用骨骼和动画：将调整好的3D模型导出为FBX文件，然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。导入动画到Blender：将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑动画循环设置：在Blender中设置动画循环，确保动画可以平滑地循环播放。相机和光照设置：调整相机角度和光照设置，以改善动画的视觉效果和氛围。渲染设置：调整渲染设置，包括分辨率和渲染引擎设置，以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理渲染动画：在Blender中渲染完成的动画，导出为视频文件。后处理：可选地，将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理，添加背景、特效和其他视觉元素，以完成最终的动画作品。通过这些具体的小步骤，从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释，为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。

使用AI生成3D模型，最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程以下是GPT4总结的制作流程： 1. 文本到3D生成在LumaLabs使用Gini文本到3D：访问LumaLabs网站，选择Gini文本到3D功能，输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。预览和调整：预览生成的3D模型，根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型导入模型到Blender：将生成的3D模型（如身体、头部和手部）导入到Blender中。调整模型位置和比例：在Blender中调整各个部分的位置和比例，确保模型的整体协调。组合和调整细节：将不同的部件（头部、手部等）组合成一个完整的模型，对模型的姿态、细节进行必要的调整。模型优化：对模型进行必要的优化，包括调整网格和重新拓扑（如果需要），以便于动画处理。 3. 动画和导出应用骨骼和动画：将调整好的3D模型导出为FBX文件，然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。导入动画到Blender：将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑动画循环设置：在Blender中设置动画循环，确保动画可以平滑地循环播放。相机和光照设置：调整相机角度和光照设置，以改善动画的视觉效果和氛围。渲染设置：调整渲染设置，包括分辨率和渲染引擎设置，以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理渲染动画：在Blender中渲染完成的动画，导出为视频文件。后处理：可选地，将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理，添加背景、特效和其他视觉元素，以完成最终的动画作品。通过这些具体的小步骤，从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释，为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。

Yangyi

25,554 次观看 • 2 年前

单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

karminski-牙医

12,374 次观看 • 2 个月前

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

karminski-牙医

30,709 次观看 • 11 个月前

Kimi新出的K2.5模型（应该）是目前最强国产模型，极其全能。伴随新模型一起发布的，还有Agent集群功能。在K2.5的驱动下，Agent集群能根据你的需求即时生成多个Agent，并且并行运作。注意，是即时生成，不是那种预先设定好的。如果你是Kimi会员的话，请马上就去试试！

Kimi新出的K2.5模型（应该）是目前最强国产模型，极其全能。伴随新模型一起发布的，还有Agent集群功能。在K2.5的驱动下，Agent集群能根据你的需求即时生成多个Agent，并且并行运作。注意，是即时生成，不是那种预先设定好的。如果你是Kimi会员的话，请马上就去试试！

huangyihe

15,631 次观看 • 7 个月前

🤣Sketch to 3D！！！做了一个简单好玩的工作流，可以直接把手绘快速变成 3D 模型图像模型用了 Playground v2.5 保证图像语义和主体的高质量生成（可以生成主体+纯色背景），3D 生成用了可以秒出的 TripoSR 模型如果更加追求速度，可以换成 XL-Lightning、TCD 等工作流：

🤣Sketch to 3D！！！做了一个简单好玩的工作流，可以直接把手绘快速变成 3D 模型图像模型用了 Playground v2.5 保证图像语义和主体的高质量生成（可以生成主体+纯色背景），3D 生成用了可以秒出的 TripoSR 模型如果更加追求速度，可以换成 XL-Lightning、TCD 等工作流：

-Zho-

60,773 次观看 • 2 年前

CAD大模型来啦！还记得 cursor 创业的时候说自己其实是搞 CAD 大模型的嘛？但是他们遇到的问题是全网 CAD 数据太少了，炼不出来好的模型。今天这个模型作者遇到了同样的问题，他使用了 OpenSCAD 数据集，但是质量太差，于是花了150刀使用AI辅助生成/修复数据，然后觉得太贵了，又用 Gemma3-12b 洗了2天，最后使用 Gemma3-1B 进行微调，得到了这个 CAD 大模型——k-1b 这个模型你只需输入想要什么，它就能生成 stl 格式的 3D模型，然后作者还写了个工具能转换为 OBJ 模型以及在 terminal 预览模型生成的怎么样模型地址：引擎地址：/github.com/ThomasVuNguyen/MakeMe

CAD大模型来啦！还记得 cursor 创业的时候说自己其实是搞 CAD 大模型的嘛？但是他们遇到的问题是全网 CAD 数据太少了，炼不出来好的模型。今天这个模型作者遇到了同样的问题，他使用了 OpenSCAD 数据集，但是质量太差，于是花了150刀使用AI辅助生成/修复数据，然后觉得太贵了，又用 Gemma3-12b 洗了2天，最后使用 Gemma3-1B 进行微调，得到了这个 CAD 大模型——k-1b 这个模型你只需输入想要什么，它就能生成 stl 格式的 3D模型，然后作者还写了个工具能转换为 OBJ 模型以及在 terminal 预览模型生成的怎么样模型地址：引擎地址：/github.com/ThomasVuNguyen/MakeMe

karminski-牙医

28,604 次观看 • 10 个月前

各位老师，Kimi 发布了他最强大的 K3 模型的前端能力非常强大，甚至可以用它来方便地生成胚胎学动画，用下面的提示词，我完整的获得了中肠袢旋转的动画，在 YouTube 上，很多国外的高校也没有能够做出连续的动画。模型有一些小的穿透问题，不过那个改起来很方便。

各位老师，Kimi 发布了他最强大的 K3 模型的前端能力非常强大，甚至可以用它来方便地生成胚胎学动画，用下面的提示词，我完整的获得了中肠袢旋转的动画，在 YouTube 上，很多国外的高校也没有能够做出连续的动画。模型有一些小的穿透问题，不过那个改起来很方便。

杀马特宅主

43,959 次观看 • 1 个月前