净化工业空气的有效方法 - 工厂污染广告语

净化工业空气是重要的环保任务

净化工业空气是一个极其重要的环保任务。工厂污染是造成气候变化和危害人类健康的主要原因之一。因此，保护环境和人类健康就需要采取各种有效的方法，来减少或消除工厂污染。在这篇文章中，我们将探讨其中的一些方法，特别是与工厂污染相关的广告语。

1. 了解工业空气污染的主要来源

了解工业空气污染的主要来源是解决问题的第一步。污染源包括排放到空气中的废气、化学物质、粉尘和其他污染物。这些污染物来自于工厂，尤其是那些在生产过程中使用了化学药品和重金属的工厂。这些污染物不仅会污染空气，而且对人类健康和动植物生态系统也都造成严重的影响。因此，减少这些污染物的排放是非常必要的。

2. 有效的净化工业空气的方法

净化工业空气的有效方法包括使用过滤器、烟气脱硝和脱硫、化学吸收剂和氧化剂等技术。这些方法都可以减少工厂排放到空气中的有害化学物质。在过滤器中，空气通过一个特殊的过滤器，以除去其中的颗粒物和污染物。化学吸收剂可以通过与化学污染物的反应来吸收它们，并将其分解和转化成无害物质。烟气脱硝和脱硫是通过加入一些化学物质来减少工厂废气中的硫氧化物和氮氧化物的排放。氧化剂则是通过将化学物质氧化成无害物质来进行净化的。

3. 工厂污染广告语的重要性

工厂污染广告语是指用于宣传和促进净化工业空气的广告语。这些广告语不仅可以帮助人们了解和了解工业空气污染的严重性，而且还可以鼓励工厂采取更多的净化工业空气的方法。工厂污染广告语需要符合实际情况，切合实际，让人们了解到采取行动的重要性。广告语的语言应该清晰简洁，而且要能够引起人们的兴趣和共鸣。

4. 工业污染的解决需要全民参与

净化工业空气需要每一个人的参与，特别是企业和政府。企业需要采取更多的环境友好型技术，以减少废气、化学物质和其他污染物的排放。政府需要制定更加严格的环保法规和政策，以确保工厂的净化工作得到有效的监管和实施。广大群众则可以通过减少使用一次性塑料袋和水瓶、鼓励使用公共交通和自行车等方式来减少能源消耗和减少对环境的污染。只有全民参与，才能真正实现净化工业空气的目标。

总结

净化工业空气是一项长期而艰巨的任务。需要要求每个人都积极参与其中。工厂污染广告语可以有效地宣传和促进净化工业空气的重要性。通过了解工业空气污染的主要来源，并采取有效的净化工业空气的方法，我们可以对工厂污染做出积极的贡献。同时，政府也需要制定更加严格的政策和法规，来确保这些净化工作得到有效的监管和实施。

问答话题

1. 工厂净化空气需要注意的问题有哪些？

工厂净化空气需要注意一些关键问题。首先，需要了解工厂废气的组成和特性。其次，需要选择适当的净化技术。第三，需要密切监控工厂的废气排放，并确保净化设备的正常运行。最后，需要制定科学合理的环保政策，并加强对工业企业的监管和管理。

2. 什么是烟气脱硝和脱硫？有什么作用？

烟气脱硝和脱硫是指通过加入一些化学物质来减少工厂废气中的硫氧化物和氮氧化物的排放。这些化学物质可以通过吸收或化学反应来减少气体中的有害元素，并将它们转化为无害物质。这种技术对于减少工业废气的排放有着很大的作用，可以有效地减少环境中的臭氧和酸雨的生成，减少对生态环境的污染。

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Joey Aeneas

【新智元導(dao)讀(du)】文本除(chu)了(le)生成圖(tu)像(xiang)、視(shi)頻(pin)，還(hai)有(you)3D模型！OpenAI最(zui)新發(fa)布(bu)的(de)POINT-E，輸(shu)入(ru)Prompt一分(fen)鐘(zhong)內(nei)便(bian)可生成3D模型。

席(xi)卷(juan)AI世(shi)界(jie)的下(xia)一個(ge)突(tu)破(po)在(zai)哪(na)裏(li)？

很(hen)多(duo)人(ren)預(yu)測(ce)，是(shi)3D模型生成器(qi)。

繼(ji)年(nian)初(chu)推(tui)出的DALL-E 2用天(tian)才(cai)畫(hua)筆(bi)驚(jing)艷(yan)所(suo)有人之(zhi)後(hou)，周(zhou)二(er)OpenAI发布了最新的图像生成模型「POINT-E」，它(ta)可通(tong)過(guo)文本直(zhi)接(jie)生成3D模型。

論(lun)文鏈(lian)接：https://arxiv.org/pdf/2212.08751.pdf

相(xiang)比(bi)競(jing)爭(zheng)對(dui)手(shou)們(men)（如(ru)谷(gu)歌(ge)的DreamFusion）需(xu)要(yao)幾(ji)个GPU工(gong)作數(shu)个小(xiao)時(shi)，POINT-E只(zhi)需單(dan)个GPU便可在几分钟内生成3D图像。

經(jing)小编實(shi)戰(zhan)测試(shi)，Prompt输入后POINT-E基(ji)本可以(yi)秒出3D图像，此(ci)外(wai)输出图像还支(zhi)持(chi)自(zi)定(ding)義(yi)编辑、保(bao)存(cun)等(deng)功(gong)能(neng)。

地(di)址(zhi)：https://huggingface.co/spaces/openai/point-e

網(wang)友(you)也(ye)開(kai)始(shi)嘗(chang)试不(bu)同(tong)的prompt输入。

但(dan)输出的結(jie)果(guo)並(bing)不都(dou)令(ling)人滿(man)意(yi)。

还有网友表(biao)示(shi)，POINT-E或(huo)許(xu)可以实現(xian)Meta的元宇(yu)宙(zhou)願(yuan)景(jing)？

需要註(zhu)意的是，POINT-E是通过点云（point cloud），也就(jiu)是空(kong)間(jian)中(zhong)点的数據(ju)集(ji)來(lai)生成3D图像。

簡(jian)单来說(shuo)，就是通过三维模型進(jin)行(xing)数据采(cai)集獲(huo)取(qu)空间中代(dai)表3D形(xing)狀(zhuang)的点云数据。

從(cong)計(ji)算(suan)的角(jiao)度(du)来看(kan)，点云更(geng)容(rong)易(yi)合(he)成，但它们無(wu)法(fa)捕(bu)获对象(xiang)的細(xi)膩(ni)形状或紋(wen)理(li)，這(zhe)是目(mu)前(qian)Point-E的一个短(duan)板(ban)。

為(wei)解(jie)決(jue)这个限(xian)制(zhi)，Point-E團(tuan)隊(dui)訓(xun)練(lian)了一个額(e)外的人工智能系(xi)統(tong)来將(jiang)Point-E 的点云轉(zhuan)換(huan)为网格(ge)。

将Point-E点云转换为网格

在獨(du)立(li)的网格生成模型之外，Point-E 由(you)兩(liang)个模型組(zu)成：

一个文本图像转化(hua)模型（text-to-image model）和(he)图像转化3D模型（image-to-3D model）。

文本图像转化模型類(lei)似(si)於(yu)OpenAI的DALL-E 2和Stable Diffusion，在標(biao)記(ji)图像上(shang)进行训练以理解单詞(ci)和视覺(jiao)概(gai)念(nian)间的關(guan)聯(lian)。

然(ran)后，将一组與(yu)3D对象配(pei)对图像输入3D转化模型，以便模型學(xue)會(hui)在两者(zhe)之间有效(xiao)转换。

當(dang)输入一个prompt时，文本图像转化模型会生成一个合成渲(xuan)染(ran)对象，該(gai)对象被(bei)饋(kui)送(song)到(dao)图像转化3D模型，然后生成点云。

OpenAI研(yan)究(jiu)人員(yuan)表示，Point-E经歷(li)了数百(bai)萬(wan)3D对象和相关元数据的数据集的训练。

但它并不完(wan)美(mei)，Point-E 的图像到 3D 模型有时无法理解文本到图像模型中的图像，导致(zhi)形状与文本提(ti)示不匹(pi)配。盡(jin)管(guan)如此，它仍(reng)然比以前的最先(xian)进技(ji)術(shu)快(kuai)几个数量(liang)級(ji)。

他(ta)们在论文中寫(xie)道：

雖(sui)然我(wo)们的方(fang)法在評(ping)估(gu)中的表现比最先进的技术差(cha)，但它只用了一小部(bu)分时间就可以生成樣(yang)本。这可以使(shi)它对某(mou)些(xie)應(ying)用程(cheng)序(xu)更实用，并且(qie)发现更高(gao)質(zhi)量的3D对象。

Point-E架(jia)構(gou)与運(yun)行機(ji)制

Point-E模型首(shou)先使用文本到图像的擴(kuo)散(san)模型生成一个单一的合成视图，然后使用第(di)二个扩散模型生成一个三维点云，该模型以生成的图像为條(tiao)件(jian)。

虽然该方法在采样质量方面(mian)仍未(wei)達(da)到最先进的水(shui)平(ping)，但它的采样速(su)度要快一到两个数量级，为一些使用情(qing)況(kuang)提供(gong)了实際(ji)的權(quan)衡(heng)。

下图是该模型的一个high-level的pipeline示意图：

我们不是训练单个生成模型，直接生成以文本为条件的点云，而(er)是将生成过程分为三个步(bu)驟(zhou)。

首先，生成一个以文本标題(ti)为条件的綜(zong)合视图。

接下来，生成?个基于合成视图的粗(cu)略(lve)点云（1,024 个点）。

最后，生成了?个以低(di)分辨(bian)率(lv)点云和合成视图为条件的精(jing)细点云（4,096 个点）。

在数百万个3D模型上训练模型后，我们发现数据集的数据格式(shi)和质量差異(yi)很大(da)，这促(cu)使我们开发各(ge)種(zhong)后處(chu)理步骤，以確(que)保更高的数据质量。

为了将所有的数据转换为?种通用格式，我们使用Blender从20个隨(sui)机攝(she)像机角度，将每(mei)个3D模型渲染为RGBAD图像（Blender支持多种3D格式，并帶(dai)有優(you)化的渲染引(yin)擎(qing)）。

对于每个模型，Blender腳(jiao)本都将模型标準(zhun)化为邊(bian)界立方體(ti)，配置(zhi)标准照(zhao)明(ming)設(she)置，最后使用Blender的内置实时渲染引擎，导出RGBAD图像。

然后，使用渲染将每个对象转换为彩(cai)色(se)点云。首先，通过计算每个RGBAD图像中每个像素(su)的点，来为每个对象构建(jian)?个密(mi)集点云。这些点云通常(chang)包(bao)含(han)数十(shi)万个不均(jun)勻(yun)分布的点，因(yin)此我们还使用最遠(yuan)点采样，来創(chuang)建均匀的4K点云。

通过直接从渲染构建点云，我们能夠(gou)避(bi)免(mian)直接从3D网格中采样可能出现的各种問(wen)题，对模型中包含的点进行取样，或处理以不尋(xun)常的文件格式存儲(chu)的三维模型。

最后，我们采用各种啟(qi)发式方法，来減(jian)少(shao)数据集中低质量模型的频率。

首先，我们通过计算每个点云的SVD来消(xiao)除平面对象，只保留(liu)那(na)些最小奇(qi)异值(zhi)高于某个閾(yu)值的对象。

接下来，我们通过CLIP特(te)征(zheng)对数据集进行聚(ju)类（对于每个对象，我们对所有渲染的特征进行平均）。

我们发现，一些集群(qun)包含许多低质量的模型类別(bie)，而其(qi)他集群則(ze)顯(xian)得(de)更加(jia)多样化或可解釋(shi)。

我们将这些集群分到几个不同质量的bucket中，并使用所得bucket的加权混(hun)合作为我们的最終(zhong)数据集。

应用前景

OpenAI 研究人员指(zhi)出，Point-E的点云还可用于制造(zao)真(zhen)实世界的物(wu)体，比如3D打(da)印(yin)。

通过额外的网格转换模型，该系统还可以进入遊(you)戲(xi)和動(dong)画开发工作流(liu)程。

虽然目前的目光(guang)都集中在2D藝(yi)术生成器上，但模型合成人工智能可能是下一个重大的行業(ye)顛(dian)覆(fu)者。

3D模型廣(guang)泛(fan)应用于影(ying)视、室(shi)内设计、建築(zhu)和各种科(ke)学領(ling)域(yu)。

当下3D模型的制造耗(hao)时通常需要几个小时，而Point-E的出现恰(qia)恰彌(mi)補(bu)了这一缺(que)点。

研究人员表示现階(jie)段(duan)Point-E还存在许多缺陷(xian)，如从训练数据中继承(cheng)的偏(pian)差以及(ji)对于可能用于创建危(wei)險(xian)物体的模型缺乏(fa)保護(hu)措(cuo)施(shi)。

Point-E只是个起(qi)点，他们希(xi)望(wang)它能激(ji)发文本到3D合成领域的「进一步工作」。

參(can)考(kao)資(zi)料(liao)：

https://techcrunch.com/2022/12/20/openai-releases-point-e-an-ai-that-generates-3d-models/?tpcc=tcplustwitter

https://www.engadget.com/openai-releases-point-e-dall-e-3d-text-modeling-210007892.html?src=rss返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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