psnr科幻影视_B站影视

让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！

这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。

本文第一作者 / 通讯作者赵正宇来自西安交通大学，共同第一作者张焓韡、李仞珏分别来自德国萨尔大学、中科工业人工智能研究院。其他合作者分别来自法国马赛中央理工、法国 INRIA 国家信息与自动化研究所、德国 CISPA 亥姆霍兹信息安全中心、清华大学、武汉大学、

在短视频创作与版权管理日益严格的2025年，视频水印与文字去除技术已成为内容创作者、教育工作者及普通用户的刚需。本文从技术原理、工具选择、操作步骤及法律风险四个维度，系统梳理视频水印与文字去除的完整解决方案。

在构建和视觉相关的大模型时，有一个非常显著的痛点。视觉模态包含图像、视频和三维这三种，这些视觉模态具备不同是数据维度和表征方式，在研究中几乎不可避免的需要分开处理，使得视觉模型被拆分为三个相不互通的研究领域，难以实现视觉领域的统一泛化。

近日，一篇发表于计算机视觉顶级期刊 TPAMI 的文章提出了一项为高效图像复原任务量身打造的深度学习模型，自适应稀疏 Transformer(AST-v2)模型。针对现有方法在性能与效率难以兼顾的问题，AST-v2 通过降低特征冗余、抑制无关区域的噪声交互，为

当前开放词汇的3D场景识别方法严重依赖2D或文本模态，缺乏直接处理3D数据的端到端模型。

6G愿景中海量智能连接导致图像传输需求呈现爆发式增长。然而，传统基于像素级/符号级的图像传输需消耗大量通信资源，且图像数据中存在大量与任务不相关的冗余信息，导致通信效率低。针对该问题，语义通信作为一种新兴通信范式，其通过提取和传输关键语义特征提升通信效率。然而