apple-aiml-research

SHARP turns one photo into a 3D scene SHARP turns one photo into a 3D scene ​ SHARP is an open source research tool from Apple that converts a single photo into a photorealistic 3D scene in under a second. It uses 3D Gaussian representations rendered in real time. Built for researchers and creators exploring fast 3D view synthesis. ​ apple-aiml-research/ml-sharp ​ #AI #Opensource #3DGaussian #ViewSynthesis ​ Follow for daily open source drops 👇 [ar] SHARP تحوّل صورة واحدة إلى مشهد ثلاثي الأبعاد يحوّل برنامج SHARP صورةً واحدةً إلى مشهد ثلاثي الأبعاد SHARP أداة بحثية مفتوحة المصدر من Apple، تُحوّل صورةً واحدةً إلى مشهد ثلاثي الأبعاد واقعي في أقل من ثانية. تستخدم تمثيلات غاوسية ثلاثية الأبعاد تُعرض في الوقت الفعلي. صُممت خصيصًا للباحثين والمبدعين الذين يستكشفون تقنيات توليف المشاهد ثلاثية الأبعاد السريعة. apple-aiml-research/ml-sharp #الذكاء_الاصطناعي #مفتوح_المصدر #غاوسي_ثلاثي_الأبعاد #توليف_المشاهد تابعنا للحصول على أحدث البرامج مفتوحة المصدر يوميًا 👇 [bn] SHARP একটি ছবিকে থ্রিডি দৃশ্যে রূপান্তর করে SHARP একটি ছবিকে একটি 3D দৃশ্যে পরিণত করে SHARP হলো অ্যাপলের একটি ওপেন সোর্স গবেষণা টুল যা এক সেকেন্ডেরও কম সময়ে একটিমাত্র ছবিকে একটি ফটোরিয়ালিস্টিক 3D দৃশ্যে রূপান্তরিত করে। এটি রিয়েল টাইমে রেন্ডার করা 3D গাউসিয়ান রিপ্রেজেন্টেশন ব্যবহার করে। এটি সেইসব গবেষক এবং নির্মাতাদের জন্য তৈরি করা হয়েছে যারা দ্রুত 3D ভিউ সিন্থেসিস নিয়ে কাজ করছেন। apple-aiml-research/ml-sharp #AI #Opensource #3DGaussian #ViewSynthesis প্রতিদিন নতুন ওপেন সোর্স আপডেটের জন্য ফলো করুন 👇 [de-DE] SHARP verwandelt ein Foto in eine 3D-Szene SHARP verwandelt ein Foto in eine 3D-Szene SHARP ist ein Open-Source-Forschungstool von Apple, das ein einzelnes Foto in weniger als einer Sekunde in eine fotorealistische 3D-Szene umwandelt. Es verwendet in Echtzeit gerenderte 3D-Gaußsche Darstellungen. Entwickelt für Forscher und Kreative, die sich mit schneller 3D-Ansichtssynthese beschäftigen. apple-aiml-research/ml-sharp #KI #OpenSource #3DGaußsch #Ansichtssynthese Folge uns für tägliche Open-Source-Neuigkeiten 👇 [es-US] SHARP convierte una sola foto en una escena 3D SHARP convierte una foto en una escena 3D SHARP es una herramienta de investigación de código abierto de Apple que convierte una sola foto en una escena 3D fotorrealista en menos de un segundo. Utiliza representaciones gaussianas 3D renderizadas en tiempo real. Diseñada para investigadores y creadores que exploran la síntesis rápida de vistas 3D. apple-aiml-research/ml-sharp #IA #CódigoAbierto #3DGaussian #SíntesisDeVistas Síguenos para recibir novedades diarias de código abierto 👇 [fr-FR] SHARP transforme une photo en scène 3D SHARP transforme une photo en scène 3D SHARP est un outil de recherche open source d'Apple qui convertit une simple photo en une scène 3D photoréaliste en moins d'une seconde. Il utilise des représentations gaussiennes 3D rendues en temps réel. Conçu pour les chercheurs et les créateurs explorant la synthèse rapide de vues 3D. apple-aiml-research/ml-sharp #IA #OpenSource #3DGaussienne #SynthèseDeVues Suivez-nous pour découvrir chaque jour de nouveaux outils open source 👇 [hi] SHARP एक तस्वीर को 3D दृश्य में बदल देता है। SHARP एक तस्वीर को 3D दृश्य में बदल देता है SHARP, Apple का एक ओपन सोर्स रिसर्च टूल है जो एक तस्वीर को एक सेकंड से भी कम समय में फोटो-रियलिस्टिक 3D दृश्य में बदल देता है। यह रियल टाइम में रेंडर किए गए 3D गॉसियन रिप्रेजेंटेशन का उपयोग करता है। इसे उन शोधकर्ताओं और रचनाकारों के लिए बनाया गया है जो तेज़ 3D दृश्य संश्लेषण की खोज कर रहे हैं। apple-aiml-research/ml-sharp #AI #ओपनसोर्स #3DGaussian #व्यूसिंथेसिस रोजाना ओपन सोर्स अपडेट के लिए फॉलो करें 👇 [id] SHARP mengubah satu foto menjadi pemandangan 3D SHARP mengubah satu foto menjadi adegan 3D SHARP adalah alat penelitian sumber terbuka dari Apple yang mengubah satu foto menjadi adegan 3D fotorealistik dalam waktu kurang dari satu detik. Alat ini menggunakan representasi Gaussian 3D yang dirender secara real-time. Dibuat untuk para peneliti dan kreator yang mengeksplorasi sintesis tampilan 3D yang cepat. apple-aiml-research/ml-sharp #AI #SumberTerbuka #Gaussian3D #SintesisTampilan Ikuti untuk rilis sumber terbuka harian 👇 [it] SHARP trasforma una singola foto in una scena 3D SHARP trasforma una foto in una scena 3D SHARP è uno strumento di ricerca open source di Apple che converte una singola foto in una scena 3D fotorealistica in meno di un secondo. Utilizza rappresentazioni gaussiane 3D renderizzate in tempo reale. È stato creato per ricercatori e creatori che esplorano la sintesi rapida di viste 3D. apple-aiml-research/ml-sharp #AI #Opensource #3DGaussian #ViewSynthesis Seguici per aggiornamenti quotidiani su progetti open source 👇 [iw] SHARP הופכת תמונה אחת לסצנה תלת-ממדית SHARP הופך תמונה אחת לסצנה תלת-ממדית ​ SHARP הוא כלי מחקר בקוד פתוח של אפל, אשר ממיר תמונה בודדת לסצנה תלת-ממדית פוטוריאליסטית תוך פחות משנייה. הוא משתמש בייצוגים גאוסיאניים תלת-ממדיים המוצגים בזמן אמת. תוכנה מיועדת לחוקרים ויוצרים החוקרים סינתזה מהירה של תצוגות תלת-ממדיות. ​ apple-aiml-research/ml-sharp ​ #AI #OpenSource #3DGaussian #ViewSynthesis ​ עקבו אחר פרסומים יומיים בקוד פתוח 👇 [ja] SHARP：1枚の写真から3Dシーンを生成 SHARPは一枚の写真を3Dシーンに変換します SHARPはAppleが開発したオープンソースの研究ツールで、一枚の写真を1秒未満でフォトリアリスティックな3Dシーンに変換します。リアルタイムでレンダリングされる3Dガウス表現を使用しています。高速3Dビュー合成を探求する研究者やクリエイター向けに開発されました。 apple-aiml-research/ml-sharp #AI #オープンソース #3Dガウス #ビュー合成 毎日更新されるオープンソース情報はこちら👇 [ko] SHARP, 사진 한 장으로 3D 장면을 구현하다 SHARP는 사진 한 장을 3D 장면으로 변환합니다. SHARP는 Apple에서 개발한 오픈 소스 연구 도구로, 사진 한 장을 1초 이내에 실사 같은 3D 장면으로 변환합니다. 실시간으로 렌더링되는 3D 가우시안 표현을 사용하며, 빠른 3D 뷰 합성을 연구하는 연구원과 크리에이터를 위해 개발되었습니다. apple-aiml-research/ml-sharp #AI #오픈소스 #3D가우시안 #뷰합성 매일 새로운 오픈 소스 소식을 받아보시려면 팔로우하세요 👇 [ml] SHARP ഒരു ഫോട്ടോയിൽ നിന്ന് 3D സീൻ നിർമ്മിക്കുന്നു SHARP ഒരു ഫോട്ടോയെ ഒരു 3D സീനാക്കി മാറ്റുന്നു ​ ഒരു ഫോട്ടോയെ ഒരു സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ ഫോട്ടോറിയലിസ്റ്റിക് 3D സീനാക്കി മാറ്റുന്ന ആപ്പിളിന്റെ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ഗവേഷണ ഉപകരണമാണ് SHARP. ഇത് തത്സമയം റെൻഡർ ചെയ്‌ത 3D ഗൗസിയൻ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വേഗത്തിലുള്ള 3D വ്യൂ സിന്തസിസ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്ന ഗവേഷകർക്കും സ്രഷ്‌ടാക്കൾക്കും വേണ്ടി നിർമ്മിച്ചതാണ്. ​ apple-aiml-research/ml-sharp ​ #AI #Opensource #3DGaussian #ViewSynthesis ​ ദിവസേനയുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ഡ്രോപ്പുകൾക്കായി പിന്തുടരുക 👇 [nl-NL] SHARP transformeert één foto in een 3D-scène. SHARP transformeert één foto in een 3D-scène SHARP is een open-source onderzoekstool van Apple die een enkele foto in minder dan een seconde omzet in een fotorealistische 3D-scène. Het maakt gebruik van 3D Gaussische representaties die in realtime worden weergegeven. Ontwikkeld voor onderzoekers en makers die snelle 3D-weergavesynthese willen verkennen. apple-aiml-research/ml-sharp #AI #Opensource #3DGaussisch #Weergavesynthese Volg voor dagelijkse open-source updates 👇 [pa] SHARP ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਨੂੰ 3D ਸੀਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ SHARP ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਨੂੰ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ SHARP ਐਪਲ ਦਾ ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਰਿਸਰਚ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫੋਟੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਕਿੰਟ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੋਟੋਰੀਅਲਿਸਟਿਕ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ 3D ਗੌਸੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ​ apple-aiml-research/ml-sharp ​ #AI #Opensource #3DGaussian #ViewSynthesis ​ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਡ੍ਰੌਪਸ ਲਈ ਫਾਲੋ ਕਰੋ 👇 [pl] SHARP zmienia jedno zdjęcie w scenę 3D SHARP zamienia jedno zdjęcie w scenę 3D SHARP to narzędzie badawcze o otwartym kodzie źródłowym firmy Apple, które konwertuje pojedyncze zdjęcie na fotorealistyczną scenę 3D w niecałą sekundę. Wykorzystuje trójwymiarowe reprezentacje Gaussa renderowane w czasie rzeczywistym. Stworzone dla badaczy i twórców eksplorujących szybką syntezę widoku 3D. apple-aiml-research/ml-sharp #AI #Opensource #3DGaussa #SyntezaWidoku Obserwuj, aby otrzymywać codzienne informacje o oprogramowaniu open source 👇 [pt-BR] SHARP transforma uma única foto em uma cena 3D SHARP transforma uma foto em uma cena 3D SHARP é uma ferramenta de pesquisa de código aberto da Apple que converte uma única foto em uma cena 3D fotorrealista em menos de um segundo. Ela usa representações Gaussianas 3D renderizadas em tempo real. Desenvolvida para pesquisadores e criadores que exploram a síntese rápida de visualizações 3D. apple-aiml-research/ml-sharp #IA #CódigoAberto #3DGaussiano #SínteseDeVisões Siga para receber dicas diárias de código aberto 👇 [ru] SHARP превращает одну фотографию в трехмерную сцену. SHARP превращает одну фотографию в 3D-сцену SHARP — это исследовательский инструмент с открытым исходным кодом от Apple, который преобразует одну фотографию в фотореалистичную 3D-сцену менее чем за секунду. Он использует 3D-гауссовы представления, отображаемые в реальном времени. Создан для исследователей и создателей, изучающих быструю 3D-синтез изображений. apple-aiml-research/ml-sharp #AI #Opensource #3DGaussian #ViewSynthesis Подписывайтесь на ежедневные обновления с открытым исходным кодом 👇 [ta] ஷார்ப் ஒரு புகைப்படத்தை முப்பரிமாணக் காட்சியாக மாற்றுகிறது. ஷார்ப் ஒரு புகைப்படத்தை 3D காட்சியாக மாற்றுகிறது ஷார்ப் என்பது ஆப்பிள் நிறுவனத்தின் ஒரு திறந்த மூல ஆராய்ச்சி கருவியாகும். இது ஒரு புகைப்படத்தை ஒரு நொடிக்கும் குறைவான நேரத்தில் நிஜத்தைப் போன்ற 3D காட்சியாக மாற்றுகிறது. இது நிகழ்நேரத்தில் ரெண்டர் செய்யப்படும் 3D காஸியன் பிரதிநிதித்துவங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. வேகமான 3D காட்சி உருவாக்கத்தை ஆராயும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் படைப்பாளிகளுக்காக இது உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. apple-aiml-research/ml-sharp #AI #Opensource #3DGaussian #ViewSynthesis தினசரி திறந்த மூல வெளியீடுகளுக்குப் பின்தொடரவும் 👇 [te] షార్ప్ ఒక ఫోటోను 3D దృశ్యంగా మారుస్తుంది షార్ప్ ఒక ఫోటోను 3D దృశ్యంగా మారుస్తుంది షార్ప్ అనేది ఆపిల్ వారి ఓపెన్ సోర్స్ పరిశోధన సాధనం. ఇది ఒకే ఫోటోను ఒక సెకనులోపు ఫోటోరియలిస్టిక్ 3D దృశ్యంగా మారుస్తుంది. ఇది రియల్ టైమ్‌లో రెండర్ చేయబడిన 3D గాసియన్ ప్రాతినిధ్యాలను ఉపయోగిస్తుంది. వేగవంతమైన 3D వ్యూ సింథసిస్‌ను అన్వేషించే పరిశోధకులు మరియు సృష్టికర్తల కోసం ఇది రూపొందించబడింది. apple-aiml-research/ml-sharp #AI #Opensource #3DGaussian #ViewSynthesis రోజువారీ ఓపెన్ సోర్స్ అప్‌డేట్‌ల కోసం ఫాలో అవ్వండి 👇 [uk] SHARP перетворює одне фото на 3D-сцену SHARP перетворює одне фото на 3D-сцену ​ SHARP — це дослідницький інструмент з відкритим кодом від Apple, який перетворює одне фото на фотореалістичну 3D-сцену менш ніж за секунду. Він використовує 3D-гаусівські представлення, що візуалізуються в режимі реального часу. Створено для дослідників та творців, які досліджують швидкий синтез 3D-виглядів. ​ apple-aiml-research/ml-sharp ​ #AI #Opensource #3DGaussian #ViewSynthesis ​ Підпишіться на щоденні публікації з відкритим кодом 👇

@AIQuanting I started earlier by matching the log probs from github.com/apple-aiml-research as close as possible and then holding it as a constant

📄 Paper: arxiv.org 💻 Code: apple-aiml-research/ml-refusal-neurons

苹果放出一个让 agent 改推理引擎的基准 37 个任务跟着一个模型走完在 vLLM 或 SGLang 里的生命周期，上线当天支持、发布后调优、回归时修好，评分靠真的把引擎跑起来。 apple-aiml-research/ml-rsi-inference-bench t.co

Huge thanks to my brilliant collaborators @richard_baihe , @UnderGroundJeg , and @YizheZhangNLP , and to my apple advisor @onloglogn for their support and guidance! 🙏 🌐 Website: rsi-inference.com 💻 Code: apple-aiml-research/ml-rsi-inference-bench (4/4)

Introducing RSI-Inference Bench from 🍎 Apple ML Research 🌐 rsi-inference.com 💻 apple-aiml-research/ml-rsi-inference-bench Can AI agents improve the systems that run AI? We spent $100K API tokens, 50K GPU hours to find out. We built environments and benchmark from real-world #vLLM and #SGLang tasks, covering the full lifecycle of model inference engineering: 🚀 Day-0 Model Support ⚡ Inference Optimization 🔧 Bug Fix → Unsaturated: best agent at 26.7% pass@1 → Comprehensive coverage of the inference stack → Verifiable rewards: binary and continuous Watch the video to find out more!

Locking Pretrained Weights via Deep Low-Rank Residual Distillation The quality of open-weight language models has dramatically improved in recent years. Sharing weights greatly facilitates model adoption by enabling their use across diverse hardware and software platforms. They also allow for more open research and testing, to the extent that users can use them as checkpoints, fine-tune them according to their needs, and potentially redistribute them. In some cases, however, concerns on modifying these weights towards unauthorized uses may outweigh the pros of giving users such freedom. Defending against such adaptation is non-trivial: since an adaptive attacker can observe all weights and architectures by definition, they can reverse simple structural defenses, and use optimization to defeat the simplest locking mechanisms. In this work, we exploit the inference-training asymmetry of automatic differentiation as a novel defense axis. We propose DLR-Lock, a method where the purveyor of the model purposely replaces each pretrained MLP in their model with a deep low-rank residual network (DLR-Net) of comparable parameter count, forcing activation memory that grows linearly with depth during backpropagation. DLR-Nets are efficiently trained via module-wise regression. We show that, beyond this memory overhead, DLR-Lock results in architectural mismatches that complicate the optimization landscape of standard fine-tuning, and a backward pass that incurs disproportionately more overhead than the forward pass. Our defense succeeds in withstanding adaptive attackers with full knowledge of the defense strategy while preserving the original model's capabilities. Experiments on LLMs validate these claims. Comments: Accepted at NeurIPS 2026. Code: apple-aiml-research/ml-dlr-lock