《《古剑奇谭3》实际建模图来了！垂涎欲滴的逼真美食》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
《古剑奇谭》系列的影视剧陆续拍摄完成，游戏新作《古剑奇谭3》的进展却没有那么迅速，从立项到现在已经过去了两年年多的时间，但曝光的消息可是少得可怜，今日终于又有新的《古剑奇谭3》物料公布，这次的内容可是看得人口水直流...
上海烛龙副总经理@_胃妖妖在微博上晒出了《古剑奇谭3》的食物建模图，一盘熔岩烤肉，另一盘应该是切鸡，十分有食欲，看得人垂涎欲滴，还有一张烤肉的动图，仿佛能听到烤肉时滋啦滋啦的声音，绝对的逼真...
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DiffHuman是一种概率性的光度逼真的3D人体重建方法。它可以从单张RGB图像预测一个3D人体重建的概率分布，并通过迭代降噪采样多个细节丰富、色彩鲜明的3D人体模型。要获取更多详细信息并开始使用DiffHuman，请访问DiffHuman官方网站。
在山东泰安，有一位00后的年轻女孩小张，她每天的工作就是在一家肖像馆里，用镜头捕捉人们的面容与故事。小张发现了一个现象:前来拍照的胖女孩数量相对较少。她用自己的方式告诉我们，美是多元的，每个人都有权利展现自己的独特之处。
由微软亚洲研究院开发的VASA-1项目，是一项前沿的人工智能技术，它能够将单一静态图像和一段语音音频转换为逼真的对话面部动画。这项技术不仅能够实现音频与唇部动作的精确同步能够捕捉并再现丰富的面部表情和自然的头部动作，极大地增强了生成视频的真实感和生动性。所有在演示中使用的肖像图像，除了蒙娜丽莎外，都是由StyleGAN2或DALL-E-3生成的虚拟、不存在的身份
SurMo是一种新的动态人体渲染范式，通过联合建模时间运动动力学和人体外观，在一个统一的框架中实现高保真的人体渲染。该方法采用基于表面的三平面表示法高效编码人体运动，并设计了物理运动解码模块和4D外观解码模块，能够合成时变的人体外观效果，如衣服皱褶、运动阴影等。要获取更多详细信息并开始您的动态人体渲染之旅，请访问SurMo官方网站。
近日，山东泰安的00后女孩小张在一家肖像馆上班，她发现来拍照的胖女孩非常少。尽管身材丰满，但180斤的她毫不犹豫地拍摄了一组写真，展现了她的自信和美丽。小张的表现告诉我们，真正的美丽源于内心的自信，她微笑着面对生活，展现了最美的一面。
AI语音再进化，人耳还能听出AI和真人的差别吗?以上两段音频demo来自微软最近更新的AI语音角色“晓晓”。逼真、情绪到位、语气自然、断句近乎完美，是绝大多数网友听到“晓晓”声音时给出的评价。在技术抹平内容创作门槛的同时，内容创作也将前所未有的“卷”，如何打造差异化内容，是每一个创作者都需要思考的问题。
OpenAl更新DALL•E编辑器界面的功能。用户可选择想要编辑的图像区域，并通过聊天来描述如何更改编辑图像。在对话面板中，您可以通过描述要对图像的突出显示区域进行的更改来完成编辑。
星野 是一款提供有趣开放剧情和逼真AI聊天体验的应用，旨在让用户体验真正的聊天互动。无论是日常闲聊还是语音聊天，星野AI都能满足用户的需求。点击前往星野体验入口谁可以从星野中受益？星野是适用于寻求沉浸式AI社交体验的用户，用于日常交流、娱乐和情感陪伴的理想选择。星野的实际应用星野的实际应用场景包括：社交互动：用户可以通过星野AI与虚拟角色进行�
EMAGE是一种统一的整体共话手势生成模型，通过表情丰富的掩蔽音频手势建模来生成自然的手势动作。它可以从音频输入中捕捉语音和韵律信息，并生成相应的身体姿势和手势动作序列。EMAGE能够生成高度动态和表现力丰富的手势，从而增强虚拟人物的互动体验。点击前往EMAGE官网体验入口谁可以从EMAGE中受益？EMAGE适用于虚拟人物动画、人机交互系统、虚拟助手等领域的用户。�
快科技4月4日消息，根据集邦咨询的最新报告，2024年第一季度DDR内存市场估计整体上涨了约20％之多，第二季度还会继续涨，不过幅度会下降到3-8％。原因主要是今年整体需求前景不佳，而且去年第四季度起供应商已经连续大幅涨价，缺乏后续动力。分领域来看，第一季度内，PC内存的价格涨了15-20％，DDR4、DDR5莫不如此。值得一提的是，AI PC虽然概念大火，但刚刚起步，短期内前景仍有待观察，DDR5内存涨价的动力也有些不足。服务器端涨15-20％，移动端涨18-23％，消费电子类涨10-15％(其中DDR3 8-13％、DDR4 10-15％)。用于显卡的显存也涨了13
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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