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Stable Virtual Camera 重新定义3D内容生成，解锁图像新维度；BatteryLife助力更精准预测电池寿命

news 来源：原创 2025/7/17 3:29:07

在数字内容创作的激烈竞争中，Stability AI 正站在命运的十字路口。这家曾以 Stable Diffusion 引爆图像生成革命的公司，却因上层管理问题陷入了危机。近期，Stability AI 推出了 Stable Virtual Camera 模型，不知能否以一记重拳打破僵局。

Stable Virtual Camera 是一个多视角扩散模型，它结合了传统虚拟相机的控制能力与生成式 AI 的创造力。该技术能够将普通的 2D 图像转换为具有真实深度和透视效果的 3D 视频，无需复杂的场景重建或专业技能。

与传统的 3D 视频模型相比，该模型不需要大量输入图像或复杂的预处理步骤，使得生成 3D 内容变得更加简单易行。 而且这一技术在新视角合成 (NVS) 基准测试中表现出色，性能超过了现有的一些模型。

目前，HyperAI超神经已上线了**「Stable Virtual Camera 图像秒变 3D 视频」**教程，快来试试吧~

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3 月 24 日-3 月 28 日，hyper.ai 官网更新速览：

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优质教程精选：3 个
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公共数据集精选

1. CoSER 角色扮演数据集

该数据集涵盖了 17,966 个角色和 29,798 段真实的对话，不仅包含角色概述和对话，还提供了剧情摘要、角色经历以及对话背景等丰富内容。此外，对话内容涵盖了语言、动作和想法三个维度，使角色表现更加立体。

直接使用：https://go.hyper.ai/1WbXV

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数据集示例

2. MV-MATH 数学推理注释数据集

MV-MATH 数据集包含 2,009 个高质量数学问题，问题类型分为选择题、填空题和多步问答题 3 种。数据集内含多个视觉场景，每个问题都配有 2 到 8 张图像，这些图像与文本交织在一起，形成复杂的多视觉场景，更贴近现实世界中的数学问题，能够有效评估模型处理多视觉信息的推理能力。

直接使用：https://go.hyper.ai/tRQsA

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从每种问题类型中抽取的 MV-MATH 示例，每个样本包含多视觉背景

3. WideRange4D 多视图场景数据集

该数据集通过引入具有大范围空间运动的 4D 场景数据，填补了现有 4D 重建数据集在复杂动态场景中的空白。它在场景丰富性、运动复杂性和环境多样性方面表现出色，包含真实世界场景（如城市街道、乡村道路）和虚拟场景，涵盖了短距离、中距离和长距离运动，以及复杂的运动轨迹，同时还模拟了晴天、雨天和沙尘暴等多种天气条件。

直接使用：https://go.hyper.ai/9KszI

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WideRange4D 的统计分布

4. TacQuad 多模态多传感器触觉数据集

TacQuad 是一个对齐的多模态多传感器触觉数据集，收集自 4 种类型的视觉触觉传感器（GelSight Mini、DIGIT、DuraGel 和 Tac3D）。它通过提供带有文本和视觉图像的多传感器对齐数据，为视觉触觉传感器的低标准化提供了更全面的解决方案。这明确地使模型能够学习语义级触觉属性和与传感器无关的特征，从而通过数据驱动的方法形成统一的多传感器表示空间。

直接使用：https://go.hyper.ai/uL0Zd

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数据集示例

5. Physical Al 机器人和自动驾驶视频数据集

该数据集为 NVIDIA 于 GTC25 大会上发布的物理 AI 数据集，包含 15 TB 的数据，超过 320,000 条用于机器人训练的轨迹，以及多达 1,000 个通用场景描述 (OpenUSD) 资产，包括 SimReady 集合，涵盖了不同类型的道路和地理环境、不同的基础设施和不同的天气环境。

直接使用：https://go.hyper.ai/LEHa5

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NVIDIA 物理 AI 数据集包含数百个 SimReady 资产，可用于构建丰富的场景

6. Aerial Landscapelmages 航拍景观数据集

Skyview 是一个用于空中景观分类的精选数据集，图像总数为 12k 张，包含 15 个不同类别，每个类别包含 800 张高质量图像，分辨率为 256×256 像素。该数据集融合了来自公开可用的 AID 和 NWPU-Resisc45 数据集的图像。该汇编旨在促进计算机视觉领域的研究和开发，特别是在空中景观分析方面。

直接使用：https://go.hyper.ai/mne9z

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数据集示例

7. EMM-AU 驾驶事故视频数据集

该数据集是首个专门为驾驶事故推理任务设计的数据集，通过利用先进的视频生成和增强技术对 MM-AU 数据集进行扩展。数据集包含 2k 个新生成的详细事故场景视频，这些视频通过精细调整预训练的 Open-Sora 1.2 模型生成，旨在为事故理解和预防提供更加丰富和多样的训练数据。

直接使用：https://go.hyper.ai/gy0mb

8. BatteryLife 电池寿命预测数据集

这个数据集的创建初衷是为了给电池寿命预测的研究提供支持，它通过整合 16 个不同的数据集，提供了超过 9 万个样本，这些样本来自 998 块电池，并且都带有寿命标签。BatteryLife 数据集的规模是之前最大的电池寿命资源 BatteryML 的 2.4 倍。

直接使用：https://go.hyper.ai/0PzfZ

9. VenusMutHub 蛋白质突变小样本数据集

VenusMutHub 是首个针对真实应用场景蛋白质突变小样本数据集，研究团队精心整理了 905 个真实应用场景的小样本实验突变数据集，覆盖 527 种蛋白质（其中 98% 的蛋白的突变数量在 5-200 个之间），涵盖了稳定性、活性、结合亲和力与选择性等多种功能测量数据。所有数据均采用直接生化测量，而非替代性荧光读数，确保了评估的准确性。

直接使用：https://go.hyper.ai/8y20R

10. Bird vs Drone 鸟类与无人机图像分类数据集

该据集包含来自 Pexel 网站的多种图像集合，代表运动中的鸟类和无人机。这些图像是从视频帧中捕获的，经过分割、增强和预处理以模拟不同的环境条件，从而增强模型的训练过程。

直接使用：https://go.hyper.ai/RdN4d

公共教程精选

1. 使用 MATLAB 进行图像去雾处理

在计算机视觉领域，图像去雾是一项重要的预处理任务，尤其是在自动驾驶、遥感图像分析以及监控系统中，去雾能够有效提升图像质量，使目标更加清晰可见。

本项目采用 Retinex 算法进行图像去雾，并结合 GPU 加速以提高计算效率。根据教程输入相关代码即可完成图像去雾处理。

在线运行：https://go.hyper.ai/wu1fE

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图像去雾前后对比

2. Stable Virtual Camera 图像秒变 3D 视频

Stable Virtual Camera（简称 Seva）是由 Stability AI 于 2025 年 3 月推出的一种通用扩散模型。Seva 能够根据任意数量的输入视图和目标相机，生成场景的新视图。其设计克服了现有方法在生成大视角变化或时间上平滑样本方面的局限性，同时无需依赖特定的任务配置。

该模型的一个显著特点是无需额外的 3D 表示学习，即可保持高一致性的样本生成，从而简化了实际应用中的视角合成流程。此外，Seva 能生成长达半分钟的高质量视频，并实现无缝循环。广泛的基准测试表明，Seva 在不同数据集和设置下的表现优于现有方法。

该项目相关模型和依赖已经部署完毕，启动容器后点击 API 地址即可进入 Web 界面。

在线运行：https://go.hyper.ai/N2u9l

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Demo 示例

3. 在线教程 | CSM 驾到，统统闪开！更鲜活的语音生成，从此告别延迟呆板机械味

由 Sesame 团队推出的语音生成模型 CSM (Conversational Speech Model) 能够根据文本和音频输入，输出流畅自然、饱含情感的语音。相比传统 AI 语音生成模型，CSM 具备更强的情感理解能力、更自然的对话节奏、几乎零延迟的实时交互，毫无人机感。

在线运行：https://go.hyper.ai/bxOoN

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Demo 示例

社区文章精选

1. 准确率远超初级皮肤科医生，北大国际医院等开发深度学习算法，实现痤疮病变检测与分级

北京大学国际医院团队研发的 AcneDGNet 深度学习算法，可精准识别痤疮病变，并自动判断严重程度，诊断准确率与高级皮肤科医生相当。为线上问诊和线下就医提供了有力支持，助力更高效的痤疮管理。本文是该研究的详细解读与分享。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/qAjYK

2. AlphaFold 应用新里程碑！剑桥大学团队提出AlphaFold-Metainference，精准预测无序蛋白质结构集合

来自剑桥大学的研究团队提出了一种名为 AlphaFold-Metainference 的方法。该方法利用了 AlphaFold 预测的对齐误差图与分子动力学模拟中的距离变化矩阵之间的相关性，构建无序蛋白质和含无序区域蛋白质的结构集合，为基于深度学习方法的无序蛋白质结构预测提供了新思路，同时也进一步拓宽了 AlphaFold 的适用范围。本文是该研究的详细解读和分享。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/6Bbhc

3. 精度提升 5.2%，英伟达等发布多模态医学影像分割模型，实现三维影像自动分割与交互

研究显示，在医疗影像的长时间工作下，专业人员的视觉疲劳导致的边界误差率可达 12%。为解决这一问题，近日，英伟达联合其它研究团队提出了一种 VISTA3D 多模态医学影像分割模型。该模型首创三维超体素特征提取方法，通过统一架构实现三维自动分割与交互式分割双模态的协同优化，在包含 23 个数据集的综合基准测试中，其分割精度较现有最优专家模型提升 5.2%。相关成果已在 arXiv 发表预印本。本文是该研究的详细解读和分享。

查看完整报道：https://go.hyper.ai/D19LU

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