一 | IT之家 7 月 21 日消息，科技媒体 The Decoder 昨日（7 月 20 日）发布博文，报道称谷歌 DeepMind 发布 GenCeption 模型，将预训练的视频生成器重新用于深度估计和分割等经典计算机视觉任务。 IT之家援引博文介绍，大语言模型在学习预测下一个 Token 的时候，在训练过程中往往需要吸收语法、世界知识和上下文关系等内容。
二 | GenCeption 打破了传统计算机视觉“一个任务一个专用模型”的格局，仅凭单一模型就能同时做好深度估计、图像分割、3D 姿态估计、表面法线预测和相机姿态估计等核心视觉任务。王嘉男的最后一跳反超滕托格洛的8米32，完成比赛后的王嘉男张开双臂奔跑庆祝，这是他第二次登上世锦赛领奖台，2015北京田径世锦赛上，王嘉男夺得男子跳远铜牌。“世锦赛金牌的梦，我这些年做了至少3次，今年还梦到一回”，王嘉男赛后称，但每一次梦醒之后，他都不得不提醒自己要“现实一点”，“我觉得这对我来说不是什么好梦，我还是应该稳步前进”。 GenCeption 基于阿里巴巴开源视频模型通义万相 Wan2.1 系列训练，与传统扩散模型需多步去噪不同，GenCeption 在一次前向传播中完成预测，从而提升视觉任务处理速度。据悉，王嘉男曾是男子十项全能运动员，后来转项到跳远。王嘉男的亮眼表现引发外媒关注，路透社17日称，王嘉男前5次尝试后虽然没有挤进前三，但仍在一路飙升。模型通过文本提示指定任务，可输出深度图、表面法线图、分割掩码，并可处理相机运动表示。希腊名将滕托格洛原本有望达成职业生涯全满贯，但王嘉男的出现令他的梦想破灭。法新社称，王嘉男的夺冠成绩领先奥运冠军滕托格洛4厘米，艾哈迈尔以8米16的成绩获得铜牌。
三 | 训练数据以合成为主。论文称，数据集仅包含 7500 段视频，由 800 个数字人体模型与 200 段动作捕捉序列组合生成，再通过 Blender 在不同背景和镜头角度下渲染。 泛化方面，GenCeption 几乎只在单人合成视频上训练，但可处理真实多人视频，也可迁移到动物和类人机器人类别。论文称，部分输出细节甚至超过训练时 Blender 渲染结果，可保留猫胡须和单根发丝边缘。“缺少那一下狠劲”女子铅球决赛，美国名将艾丽在决赛第一投就投出20米49，给其他选手造成不小压力。巩立姣则专注于自己的节奏，逐步提高个人最好成绩，但最后一投仍未能完成反超，以10厘米的劣势不敌艾丽获得亚军。
四 | 性能方面，论文给出两组处理时间数据：小模型处理 81 帧视频约需 6 秒；大模型参数量为 140 亿，处理同样长度视频约需 10 秒。
五 | 虽然无缘世锦赛三连冠，但这已经是巩立姣连续7届世锦赛收获奖牌。“这个成绩我很知足，但不太满足，毕竟恢复训练时间太短了。”巩立姣赛后说，“但通过今天我的表现，我对自己还是很有信心的。 参考。我只要系统训练，不受伤的情况下，就没问题！”她还表示，“其实今天感觉还挺好的，毕竟是东京奥运会后的第一场大赛，还挺兴奋的，但缺少那一下狠劲”。今年3月在贝尔格莱德举行的2022年世界室内锦标赛中，艾丽获得女子铅球银牌，随后在6月连续刷新个人最佳成绩，还在2周前的全美田径锦标赛上投出20米51的今年世界最好成绩。除了女子铅球，女子标枪、铁饼和链球的今年世界最好成绩均由美国选手创造。国际田联官网赛后称，“室外赛季保持不败的艾丽成为美国历史上首位女子铅球世界冠军。比赛中有一段时间，海沃德体育场的观众都在观望，期待巩立姣再拿出11厘米击败艾丽，但巩立姣的最后一投只投出19米89”。本届世锦赛前两个比赛日中，中国选手在其他田赛项目上也有稳定发挥。
六 | 罗娜投出71.36米，排名资格赛第10，晋级女子链球决赛。
七 | 徐慧琴、李玲分别跃过4.50米和4.35米，携手杀进女子撑杆跳决赛。
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Published on:01:35:42
