你还能记起来你小学毕业时候的情况吗？
近日，陕西西安一小学为400余名毕业生免费提供30余种美食。这次毕业典礼不仅准备了冷餐派对，也给学生们在操场搭帐篷过夜，说悄悄话数星星，希望孩子们在学校最后一个夜晚，能把童年最美好的一刻留在校园里。
据这所学校的校长表示，他们每年都会举行这样的毕业典礼，而且形式也不一样，就是为了给孩子们留下美好的回忆。
看到这样的情况，一些网友也直言，狠狠地羡慕了[悲伤]俺连高中毕业都没这待遇[悲伤]。”、我也想在操场搭帐篷，数星星”、啧啧，最浪漫小学毕业典礼”别人家的小学篇”。
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EasySdxlWebUi是一个开源项目，旨在简化SdxlWebUi的安装和使用过程，使得用户可以更加方便地利用Stable Diffusion web UI和forge等工具进行图像生成。项目支持多种扩展功能，允许用户通过web界面进行参数设置和图像生成，同时也支持自定义和自动化安装，适合需要快速上手和高效生成图像的用户。
aider 是一款集成在终端的AI配对编程工具，它允许开发者与大型语言模型(LLMs)进行配对编程，以编辑本地Git仓库中的代码。aider 与 GPT-4o 和 Claude 3 Opus 等模型配合使用效果最佳，并且可以连接到几乎所有的LLM。它通过自动提交代码变更，并使用合理的提交信息来帮助开发者提高编程效率。aider 支持多种流行编程语言，包括 Python、JavaScript、TypeScript 等，并且能够处理大型代码库中的协调变更。
Micro Agent是一个AI代码助手，它能够根据测试用例或设计截图自动编写代码，直到测试通过或设计匹配。它主要针对那些需要重复迭代以修复代码的问题，通过AI技术减少手动迭代的过程。Micro Agent专注于编写测试并生成通过测试的代码，而不是尝试成为一个全栈开发者。它与Visual Copilot集成，可以直接连接Figma，确保设计到代码的高保真转换。
Follow-Your-Pose是一个文本到视频生成的模型，它利用姿势信息和文本描述来生成可编辑、可控制姿势的角色视频。这项技术在数字人物创作领域具有重要应用价值，解决了缺乏综合数据集和视频生成先验模型的限制。通过两阶段训练方案，结合预训练的文本到图像模型，实现了姿势可控的视频生成。
Follow-Your-Emoji是一个基于扩散模型的人像动画框架，能够将目标表情序列动画化到参考人像上，同时保持人像身份的一致性、表情的传递、时间的连贯性和保真度。它通过采用表情感知标志和面部细粒度损失技术，显著提升了模型在控制自由风格人像表情方面的表现，包括真实人物、卡通、雕塑甚至动物。此外，它还通过简单有效的逐步生成策略，扩展到稳定的长期动画，增加了其潜在的应用价值。
Bootstrap3D是一个用于改善3D内容创造的框架，通过合成数据生成技术，解决了高质量3D资产稀缺的问题。它利用2D和视频扩散模型，基于文本提示生成多视角图像，并使用3D感知的MV-LLaVA模型筛选高质量数据，重写不准确的标题。该框架已生成了100万张高质量合成多视角图像，具有密集的描述性标题，以解决高质量3D数据的短缺问题。此外，它还提出了一种训练时间步重排(TTR)策略，利用去噪过程学习多视角一致性，同时保持原始的2D扩散先验。
MotionFollower是一个轻量级的得分引导扩散模型，用于视频运动编辑。它通过两个轻量级信号控制器，分别对姿势和外观进行控制，不涉及繁重的注意力计算。该模型设计了基于双分支架构的得分引导原则，包括重建和编辑分支，显著增强了对纹理细节和复杂背景的建模能力。实验表明，MotionFollower在GPU内存使用上比最先进的运动编辑模型MotionEditor减少了约80%，同时提供了更优越的运动编辑性能，并独家支持大范围的摄像机运动和动作。
transformers.js 是一个JavaScript库，旨在为网页提供先进的机器学习能力。它允许用户在浏览器中直接运行预训练的Transformers模型，无需服务器支持。该库使用ONNX Runtime作为后端，支持将PyTorch、TensorFlow或JAX模型转换为ONNX格式。transformers.js 与 Hugging Face 的 transformers Python 库功能等价，提供相似的API，使得开发者能够轻松地将现有代码迁移到网页端。
Buffer of Thoughts (BoT) 是一种新型的思考增强推理方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）的准确性、效率和鲁棒性。通过引入一个元缓冲区来存储从各种任务的问题解决过程中提取的高级思考模板，称为思考模板。对于每个问题，检索一个相关的思考模板，并适应性地将其实例化为特定的推理结构以进行高效推理。此外，还提出了一个缓冲区管理器来动态更新元缓冲区，从而随着解决更多任务而增强其容量。
