美女变幻视频
(举报)
美女变幻视频
(举报)
11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
5月30日消息,据国内媒体报道称,短视频平台上涌现出越来越多的俄罗斯美女”视频,这其实是收割流量的AI套路。报道中提到,大量自称俄罗斯人的美女在海外社媒发布视频,她们普遍有着一口流利的普通话,声称热爱中国并渴望嫁给中国男人。这些批量生产的内容被揭露是AI合成,只要借用了AI技术、变声器和滤镜等工具,就能化身俄罗斯美女,让网友大哥自掏腰包。之前�
小米SU7Pro今日开启交付,一位美女车主成功提车,她说,家里有很多小米的产品,最看中的就是Pro版本的续航。小米SU7Pro适合三类人群选择:对冬季续航里程有高需求的北方用户、上下班通勤距离较长的用户以及购车预算达不到Max版的科技发烧友。这款汽车售价是24.59万元。
仅仅上线3天,这款名为《美女,应接不暇》的互动影游已经刷屏了各大平台,并获得众多网友的强烈推荐,口碑爆棚,热度居高不下。《美女,应接不暇》定价为42元,首发14天7折,折后为29.6元,这个价格可以说是非常的良心了。它不仅仅是一场游戏,更是一次心灵的触动,一次对现代都市生活的深刻反思。
如果提到视频号热门达人,@小糖糖女士必定当属其中一个。在行业榜单中,可以看到@小糖糖女士持续霸榜母婴育儿垂类。一方面是@小糖糖女士内容契合视频号用户的兴趣点,另一方面则是@小糖糖女士抓住了视频号红利,从实现更大发展。
SignLLM是一个创新的多语言手语模型,它具有通过文字描述生成手语视频的能力。这项技术对于听力障碍者来说是一个巨大的进步,因为它能够提供一种新的沟通方式。通过这种模型,可以更好地服务于多元文化和语言社区,促进信息的无障碍交流。
研究人员提出了一种名为ReVideo的视频编辑方法,该方法通过指定内容和运动来实现精确的视频编辑。与现有方法不同的是,ReVideo可以在特定区域进行精确的视频编辑,既可以修改视频内容,也可以修改运动轨迹。这一方法的提出将进一步推动视频编辑领域的发展。
昨日有女米粉发微博称,自己看到小米SU7发布会,当晚就决定把婚车队换成小米SU7。男朋友开始各个米粉群,同事群,车友群摇车,终于在结婚前两天从北京,上海,郑州,青岛各地的朋友同事们齐聚潍坊圆满小米Su7婚车队。还有媒体报道称,有婚庆公司给出的小米SU7五一婚车方案为9万左右包9辆车,寓意长长久久”。
什么是AI视频清晰度增强?AI视频清晰度增强是一种利用人工智能技术来提高视频清晰度和质量的方法。涵盖从Ai绘画生成到Ai文案写作、Ai视频编辑、Ai智能营销等多达40多个领域的工具,帮助您找到完美匹配您需求的AI解决方案。
巴黎矿业大学、以色列理工学院的研究人员联合推出了一款创新视频模型——Slicedit。Slicedit主要通过结合文生图像的扩散模型以及对视频时空切片的预处理,在不影响背景的情况下对视频主体进行修改。研究人员表示,将会很快开源Slicedit模型,帮助更多的开发人员构建自己的视频编辑器。
近日一女子不慎落入西湖,机智躺平”漂浮在水面等待救援,救援人员开着救援艇飞驰来,将女子救起。人的大脑会一片空白,四肢不自觉地乱动,很多人会拼命挣扎,大喊大叫,殊不知,这样浪费体力反会导致溺亡。也可利用衣服自救,例如穿着长袖衣,在水面吸气后低头将气由上衣衣襟吹入衣内,双手抓紧衣襟,防止空气外泄,可在衣服肩背部形成气囊可以将拉链、扣子完全扣上,一手将衣服下摆拉出水面,另一手拍打水花至衣服内充气,为救援赢得时间。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM),专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度,经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上,通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好,并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用,通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯,并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具,使阅读变得习惯性和上瘾。此外,BookSlice还提供AI问答功能,帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。
HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法,在不降低性能的情况下,实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式,能够显著减少时间消耗,提高图像生成效率。
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架,允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法,显著减少了计算时间,生成几何一致的扩展,使3D场景的生成时间少于10秒,支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目,旨在对音色进行稳定性评分和音色打标,帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源,支持在线试听和下载音色样本。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调,实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下,使用相同的模型运行多个分类器。
MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型,它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs),这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格,显著提高了存储、渲染和模拟效率,同时实现了与先前方法相当的精度。
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型,它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码,结合从头开始构建的完整数据管道,实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话,根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估,HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比,达到了新的最先进水平。
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试,旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力,这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式,以图文、动画、视频、语音等多样化内容,使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识,还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术,适合各种背景的学习者,旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎,它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息,提供直接、精准的答案,并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。
VideoTetris是一个新颖的框架,它实现了文本到视频的生成,特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术,精确地遵循复杂的文本语义,并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外,它还引入了一种新的参考帧注意力机制,以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型,专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术,提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域,如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术,可以更精确地控制生成图像的细节和风格,从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。