有创意的瑜伽广告
瑜伽广告：从呼吸到冥想
瑜伽是一种古老的练习方式，它可以帮助人们放松身心，并且提高身体的灵活性。在这个快节奏的生活中，瑜伽已经成为越来越多人的选择。这个有创意的瑜伽广告将帮助您了解更多有关瑜伽的信息。
瑜伽的起源
瑜伽起源于印度，已经有超过5000年的历史。在早期，瑜伽只是一种冥想和呼吸练习，并没有瑜伽体式。后来，人们开始将瑜伽体式和冥想练习结合起来，形成了现代瑜伽。瑜伽在印度是一种精神和身体的修行方式，但是现在瑜伽已经成为了一个全球性的健身和放松方式。
瑜伽的好处
瑜伽可以帮助人们缓解压力，提高身体的柔韧性，并且可以帮助人们减肥。在瑜伽中，呼吸是非常重要的，它可以帮助人们平静思绪，达到放松的状态。瑜伽练习需要专注和耐心，可以增强人们的意志力和内心平衡。
除此之外，瑜伽还可以帮助人们改善睡眠质量，减轻关节疼痛和肌肉疼痛，还可以提高免疫力。每一个人都可以从瑜伽中得到益处。
结论
瑜伽是一个非常受欢迎的健身方式，它可以帮助人们放松身心，提高身体的柔韧性，改善睡眠质量，并且可以帮助人们减肥。如果您想尝试瑜伽，可以联系我们的客服了解更多信息。
有创意的瑜伽广告特色
1、丰富资源，用户可以在上面找到许多的小说，每天都会为你带来不同的小说内容。
2、化繁为简的炫字体
3、这里有许多专业的英语老师，指导大家。
4、玩游戏和回答问题并不难，但你可以学到很多习语和词汇
5、国债业务：国债产品查询我的国债查询国债交易明细查询。
有创意的瑜伽广告亮点
1、用户在生活中有什么需求，都可以通过软件来放置，生活领域包含的面很广。
2、武学奇术，蒸汽朋克，横行武侠世界。
3、平滑和现实的汽车操控；
4、极品镶嵌耀眼光效战无双;
5、只需要进行战略决策和下达指令就能带来深度的策略性玩法。
fengfuziyuan，yonghukeyizaishangmianzhaodaoxuduodexiaoshuo，meitiandouhuiweinidailaibutongdexiaoshuoneirong。huafanweijiandexuanzitizheliyouxuduozhuanyedeyingyulaoshi，zhidaodajia。wanyouxihehuidawentibingbunan，dannikeyixuedaohenduoxiyuhecihuiguozhaiyewu：guozhaichanpinzhaxunwodeguozhaizhaxunguozhaijiaoyimingxizhaxun。壹(yi)行(xing)字(zi)實(shi)現(xian)3D換(huan)臉(lian)！UC伯(bo)克(ke)利(li)提(ti)出(chu)「Chat-NeRF」，說(shuo)句(ju)話(hua)完(wan)成(cheng)大(da)片(pian)級(ji)渲(xuan)染(ran) 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：一今(jin) 好(hao)困(kun) 【新智元導(dao)讀(du)】只(zhi)需(xu)要(yao)一行字的(de)黑(hei)科(ke)技(ji)！UC伯克利提出Instruct-NeRF2NeRF，一鍵(jian)圖(tu)像(xiang)编辑進(jin)階(jie)一键3D場(chang)景(jing)编辑。 由(you)於(yu)神(shen)經(jing)3D重(zhong)建(jian)技術(shu)的發(fa)展(zhan)，捕(bu)獲(huo)真(zhen)实世(shi)界(jie)3D场景的特(te)征(zheng)表(biao)示(shi)從(cong)未(wei)如(ru)此(ci)簡(jian)單(dan)。 然(ran)而(er)，在(zai)此之(zhi)上(shang)的3D场景编辑卻(que)一直(zhi)未能(neng)有(you)一個(ge)简单有效(xiao)的方(fang)案(an)。 最(zui)近(jin)，來(lai)自(zi)UC伯克利的研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)基(ji)于此前(qian)的工(gong)作(zuo)InstructPix2Pix，提出了(le)一種(zhong)使(shi)用(yong)文(wen)本(ben)指(zhi)令(ling)编辑NeRF场景的方法(fa)——Instruct-NeRF2NeRF。 論(lun)文地(di)址(zhi)：https://arxiv.org/abs/2303.12789 利用Instruct-NeRF2NeRF，我(wo)們(men)只需一句话，就(jiu)能编辑大規(gui)模(mo)的现实世界场景，並(bing)且(qie)比(bi)以(yi)前的工作更(geng)真实、更有針(zhen)對(dui)性(xing)。 比如，想(xiang)要他(ta)有胡(hu)子(zi)，脸上就會(hui)出现一簇(cu)胡子！ 或(huo)者(zhe)直接(jie)换頭(tou)，秒(miao)變(bian)成愛(ai)因(yin)斯(si)坦(tan)。 此外(wai)，由于模型(xing)能不(bu)斷(duan)地使用新的编辑過(guo)的图像更新數(shu)據(ju)集(ji)，所(suo)以场景的重建效果(guo)也(ye)会逐(zhu)步(bu)得(de)到(dao)改(gai)善(shan)。 NeRF + InstructPix2Pix = Instruct-NeRF2NeRF 具(ju)體(ti)来说，人類(lei)需要給(gei)定(ding)輸(shu)入(ru)图像，以及(ji)告(gao)訴(su)模型要做(zuo)什(shen)麽(me)的書(shu)面(mian)指令，隨(sui)後(hou)模型就会遵(zun)循(xun)這(zhe)些(xie)指令来编辑图像。 实现步驟(zhou)如下(xia)： 在訓(xun)練(lian)視(shi)角(jiao)下从场景中(zhong)渲染出一張(zhang)图像。 使用InstructPix2Pix模型根(gen)据全(quan)局(ju)文本指令对該(gai)图像进行编辑。 用编辑后的图像替(ti)换训练数据集中的原(yuan)始(shi)图像。 NeRF模型按(an)照(zhao)往(wang)常(chang)繼(ji)續(xu)进行训练。 实现方法 相(xiang)比于傳(chuan)統(tong)的三(san)維(wei)编辑，NeRF2NeRF是(shi)一种新的三维场景编辑方法，其(qi)最大的亮(liang)點(dian)在于采(cai)用了「叠(die)代(dai)数据集更新」技术。 雖(sui)然是在3D场景上进行编辑，但(dan)论文中使用2D而不是3D擴(kuo)散(san)模型来提取(qu)形(xing)式(shi)和(he)外觀(guan)先(xian)驗(yan)，因為(wei)用于训练3D生(sheng)成模型的数据非(fei)常有限(xian)。 这个2D扩散模型，就是该研究團(tuan)隊(dui)不久(jiu)前開(kai)发的InstructPix2Pix——一款(kuan)基于指令文本的2D图像编辑模型，输入图像和文本指令，它(ta)就能输出编辑后的图像。 然而，这种2D模型会导致(zhi)场景不同(tong)角度(du)的变化(hua)不均(jun)勻(yun)，因此，「迭代数据集更新」應(ying)運(yun)而生，该技术交(jiao)替修(xiu)改NeRF的「输入图片数据集」，并更新基礎(chu)3D表征。 这意(yi)味(wei)著(zhe)文本引(yin)导扩散模型（InstructPix2Pix）將(jiang)根据指令生成新的图像变化，并将这些新图像用作NeRF模型训练的输入。因此，重建的三维场景将基于新的文本引导编辑。 在初(chu)始迭代中，InstructPix2Pix通(tong)常不能在不同视角下執(zhi)行一致的编辑，然而，在NeRF重新渲染和更新的过程(cheng)中，它们将会收(shou)斂(lian)于一个全局一致的场景。 總(zong)結(jie)而言(yan)，NeRF2NeRF方法通过迭代地更新图像內(nei)容(rong)，并将这些更新后的内容整(zheng)合(he)到三维场景中，从而提高(gao)了3D场景的编辑效率(lv)，還(hai)保(bao)持(chi)了场景的連(lian)貫(guan)性和真实感(gan)。 可(ke)以说，UC伯克利研究团队的此項(xiang)工作是此前InstructPix2Pix的延(yan)伸(shen)版(ban)，通过将NeRF與(yu)InstructPix2Pix结合，再(zai)配(pei)合「迭代数据集更新」，一键编辑照樣(yang)玩(wan)轉(zhuan)3D场景！ 仍(reng)有局限，但瑕(xia)不掩(yan)瑜(yu) 不过，由于Instruct-NeRF2NeRF是基于此前的InstructPix2Pix，因此继承(cheng)了后者的諸(zhu)多(duo)局限，例(li)如無(wu)法进行大规模空(kong)間(jian)操(cao)作。 此外，与DreamFusion一样，Instruct-NeRF2NeRF一次(ci)只能在一个视图上使用扩散模型，所以也可能会遇(yu)到类似(si)的偽(wei)影(ying)問(wen)題(ti)。 下图展示了兩(liang)种类型的失(shi)敗(bai)案例： （1）Pix2Pix无法在2D中执行编辑，因此NeRF2NeRF在3D中也失败了； （2）Pix2Pix在2D中可以完成编辑，但在3D中存(cun)在很(hen)大的不一致性，因此NeRF2NeRF也沒(mei)能成功(gong)。 再比如下面这只「熊(xiong)貓(mao)」，不僅(jin)看(kan)起(qi)来非常兇(xiong)悍(han)（作为原型的雕(diao)像就很凶），而且毛(mao)色(se)多少(shao)也有些詭(gui)異(yi)，眼(yan)睛(jing)在畫(hua)面移(yi)動(dong)時(shi)也有明(ming)顯(xian)的「穿(chuan)模」。 自从ChatGPT，Diffusion, NeRFs被(bei)拉(la)进聚(ju)光(guang)燈(deng)之下，这篇(pian)文章(zhang)可謂(wei)充(chong)分(fen)发揮(hui)了三者的優(you)勢(shi)，从「AI一句话作图」进阶到了「AI一句话编辑3D场景」。 盡(jin)管(guan)方法存在一些局限性，但仍瑕不掩瑜，为三维特征编辑给出了一个简单可行的方案，有望(wang)成为NeRF发展的裏(li)程碑(bei)之作。 一句话编辑3D场景 最后，再看一波(bo)作者放(fang)出的效果。 不難(nan)看出，这款一键PS的3D场景编辑神器(qi)，不论是指令理(li)解(jie)能力(li)，还是图像真实程度，都(dou)比較(jiao)符(fu)合預(yu)期(qi)，未来也許(xu)会成为學(xue)术界和網(wang)友(you)们把(ba)玩的「新寵(chong)」，继ChatGPT后打(da)造(zao)出一个Chat-NeRFs。 即(ji)便(bian)是随意改变图像的環(huan)境(jing)背(bei)景、四(si)季(ji)特点、天(tian)氣(qi)，给出的新图像也完全符合现实邏(luo)辑。 原图： 秋(qiu)天： 雪(xue)天： 沙(sha)漠(mo)： 暴(bao)風(feng)雨(yu)： 參(can)考(kao)資(zi)料(liao)： https://instruct-nerf2nerf.github.io返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任(ren)编辑：