WikiEdge:ArXiv速递/2025-05-12：修订间差异
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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2505.07747v1 | *'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2505.07747v1 | ||
'''中文摘要'''：摘要：尽管[[生成式人工智能]]在[[文本]]、[[图像]]、[[音频]]和[[视频]]领域取得了显著进展，但由于[[数据稀缺]]、[[算法限制]]和[[生态系统碎片化]]等根本性挑战，[[3D生成]]领域仍相对欠发达。为此，我们提出了[[Step1X-3D]]这一开放框架，通过以下方式应对这些挑战：(1) 严格的[[数据筛选]]流程处理超过500万个资产，创建包含200万个高质量资产的数据集，具有标准化的[[几何]]和[[纹理]]属性；(2) 采用两阶段原生[[3D架构]]，将混合[[VAE]]-[[DiT]][[几何生成器]]与基于[[扩散模型]]的[[纹理合成]]模块相结合；(3) 完整开源[[模型]]、[[训练代码]]和[[适配模块]]。在几何生成方面，混合[[VAE]]-[[DiT]]组件通过采用基于[[感知器]]的[[潜在编码]]和[[锐利边缘采样]]来保持细节，生成[[TSDF]]表示。基于[[扩散模型]]的[[纹理合成]]模块则通过[[几何条件约束]]和[[潜在空间同步]]确保跨视图一致性。[[基准测试]]结果表明，该框架性能达到[[最先进水平]]，超越现有开源方法，同时与[[专有解决方案]]的质量相当。值得注意的是，该框架独特地桥接了[[2D]]和[[3D生成]]范式，支持将[[2D控制技术]]（如[[LoRA]]）直接迁移到[[3D合成]]中。通过同步提升[[数据质量]]、[[算法保真度]]和[[可复现性]]，[[Step1X-3D]]旨在为可控[[3D资产]]生成的开放研究树立新标准。 | '''中文摘要'''：摘要：尽管[[生成式人工智能]]在[[文本]]、[[图像]]、[[音频]]和[[视频]]领域取得了显著进展，但由于[[数据稀缺]]、[[算法限制]]和[[生态系统碎片化]]等根本性挑战，[[3D生成]]领域仍相对欠发达。为此，我们提出了[[Step1X-3D]]这一开放框架，通过以下方式应对这些挑战：(1) 严格的[[数据筛选]]流程处理超过500万个资产，创建包含200万个高质量资产的数据集，具有标准化的[[几何]]和[[纹理]]属性；(2) 采用两阶段原生[[3D架构]]，将混合[[VAE]]-[[DiT]][[几何生成器]]与基于[[扩散模型]]的[[纹理合成]]模块相结合；(3) 完整开源[[模型]]、[[训练代码]]和[[适配模块]]。在几何生成方面，混合[[VAE]]-[[DiT]]组件通过采用基于[[感知器]]的[[潜在编码]]和[[锐利边缘采样]]来保持细节，生成[[TSDF]]表示。基于[[扩散模型]]的[[纹理合成]]模块则通过[[几何条件约束]]和[[潜在空间同步]]确保跨视图一致性。[[基准测试]]结果表明，该框架性能达到[[最先进水平]]，超越现有开源方法，同时与[[专有解决方案]]的质量相当。值得注意的是，该框架独特地桥接了[[2D]]和[[3D生成]]范式，支持将[[2D控制技术]]（如[[LoRA]]）直接迁移到[[3D合成]]中。通过同步提升[[数据质量]]、[[算法保真度]]和[[可复现性]]，[[Step1X-3D]]旨在为可控[[3D资产]]生成的开放研究树立新标准。 | ||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Hydrogen peroxide electrosynthesis: A comparative study employing Vulcan carbon modification by different MnO2 nanostructures | |||
* '''中文标题'''：过氧化氢电合成：采用不同MnO2纳米结构修饰Vulcan碳的对比研究 | |||
* '''发布日期'''：2025-05-12 14:40:37+00:00 | |||
* '''作者'''：João Paulo C Moura, Vanessa S Antonin, Aline B Trench, Mauro C Santos | |||
* '''分类'''：cond-mat.mtrl-sci, physics.chem-ph | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2505.07616v1 | |||
'''中文摘要'''：本文比较了[[α-MnO2]]/[[Vulcan XC-72]]和[[δ-MnO2]]/[[Vulcan XC-72]][[纳米结构]]在[[过氧化氢]]([[H2O2]])[[电合成]]中的[[电化学性能]]。两种材料均通过简单[[水热法]]制备，其结构和形貌通过[[SEM]]、[[HRTEM]]、[[XPS]]、[[拉曼散射]]和[[XRD]]进行表征，并在碱性[[NaOH]]溶液中采用[[旋转环盘电极]]([[RRDE]])技术研究了其[[氧还原反应]]([[ORR]])[[电化学性能]]及[[H2O2]][[电合成]]效率。同时开展了[[酸性介质]]中[[气体扩散电极]]([[GDE]])的[[H2O2]]生成实验。[[RRDE]]测试表明，3% [[δ-MnO2]]/[[C]]和1% [[α-MnO2]]/[[C]][[电催化剂]]通过[[ORR]][[双电子途径]]比纯[[Vulcan XC-72]]更具效率和选择性。在[[GDE]]体系进行[[H2O2]][[电生成]]时，1% [[α-MnO2]]/[[C]][[电催化剂]]表现出更优活性，在-1.9 V(vs [[Ag/AgCl]])下反应120分钟后[[过氧化物]]积累量达402.6 mg/L，比纯[[Vulcan XC-72]][[GDE]]提高48%。该结果可归因于[[α-MnO2]]与[[Vulcan XC-72]]的[[协同效应]]，以及含氧[[酸性官能团]]的改善，增强了[[电催化]]表面[[亲水性]]并促进[[H2O2]][[电合成]]。 | |||
2025年5月14日 (三) 04:42的版本
摘要
- 原文标题：Step1X-3D: Towards High-Fidelity and Controllable Generation of Textured 3D Assets
- 中文标题：Step1X-3D：面向高保真与可控纹理3D资产生成的框架
- 发布日期：2025-05-12 16:56:30+00:00
- 作者：Weiyu Li, Xuanyang Zhang, Zheng Sun, Di Qi, Hao Li, Wei Cheng, Weiwei Cai, Shihao Wu, Jiarui Liu, Zihao Wang, Xiao Chen, Feipeng Tian, Jianxiong Pan, Zeming Li, Gang Yu, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang, Ping Tan
- 分类：cs.CV
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2505.07747v1
中文摘要：摘要：尽管生成式人工智能在文本、图像、音频和视频领域取得了显著进展，但由于数据稀缺、算法限制和生态系统碎片化等根本性挑战，3D生成领域仍相对欠发达。为此，我们提出了Step1X-3D这一开放框架，通过以下方式应对这些挑战：(1) 严格的数据筛选流程处理超过500万个资产，创建包含200万个高质量资产的数据集，具有标准化的几何和纹理属性；(2) 采用两阶段原生3D架构，将混合VAE-DiT几何生成器与基于扩散模型的纹理合成模块相结合；(3) 完整开源模型、训练代码和适配模块。在几何生成方面，混合VAE-DiT组件通过采用基于感知器的潜在编码和锐利边缘采样来保持细节，生成TSDF表示。基于扩散模型的纹理合成模块则通过几何条件约束和潜在空间同步确保跨视图一致性。基准测试结果表明，该框架性能达到最先进水平，超越现有开源方法，同时与专有解决方案的质量相当。值得注意的是，该框架独特地桥接了2D和3D生成范式，支持将2D控制技术（如LoRA）直接迁移到3D合成中。通过同步提升数据质量、算法保真度和可复现性，Step1X-3D旨在为可控3D资产生成的开放研究树立新标准。
摘要
- 原文标题：Hydrogen peroxide electrosynthesis: A comparative study employing Vulcan carbon modification by different MnO2 nanostructures
- 中文标题：过氧化氢电合成：采用不同MnO2纳米结构修饰Vulcan碳的对比研究
- 发布日期：2025-05-12 14:40:37+00:00
- 作者：João Paulo C Moura, Vanessa S Antonin, Aline B Trench, Mauro C Santos
- 分类：cond-mat.mtrl-sci, physics.chem-ph
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2505.07616v1
中文摘要：本文比较了α-MnO2/Vulcan XC-72和δ-MnO2/Vulcan XC-72纳米结构在过氧化氢(H2O2)电合成中的电化学性能。两种材料均通过简单水热法制备，其结构和形貌通过SEM、HRTEM、XPS、拉曼散射和XRD进行表征，并在碱性NaOH溶液中采用旋转环盘电极(RRDE)技术研究了其氧还原反应(ORR)电化学性能及H2O2电合成效率。同时开展了酸性介质中气体扩散电极(GDE)的H2O2生成实验。RRDE测试表明，3% δ-MnO2/C和1% α-MnO2/C电催化剂通过ORR双电子途径比纯Vulcan XC-72更具效率和选择性。在GDE体系进行H2O2电生成时，1% α-MnO2/C电催化剂表现出更优活性，在-1.9 V(vs Ag/AgCl)下反应120分钟后过氧化物积累量达402.6 mg/L，比纯Vulcan XC-72GDE提高48%。该结果可归因于α-MnO2与Vulcan XC-72的协同效应，以及含氧酸性官能团的改善，增强了电催化表面亲水性并促进H2O2电合成。