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在数字媒体和娱乐行业，如何将静态的人物图片转化为动态的视频一直是一个挑战。一项名为Champ的新技术，让这个任务变得简单高效。无论在任何场景下，只要有合适的输入，Champ都能生成逼真的人类动画。
由阿里、复旦大学、南京大学联合发布的可控人体视频生成工作Champ火爆全网。该模型仅开源5天GitHub即收获1k星，在Twitter更是「火出圈」，吸引了大量博主二创，浏览量总量达到300K。更多技术细节以及实验结果请参阅Champ原论文与代码，也可在HuggingFace或下载官方源码动手体验。
在数字化时代，视频已成为人们获取信息的重要渠道。查找视频中特定内容的效率一直是一个挑战。虽然项目还处于初级阶段，偶尔可能会出现一些小问题，但它提供了一个创新的思路，为视频内容的搜索和管理开辟了新的可能性。
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
Ideogram的最近一次更新为用户带来了一系列显著的改进和新功能，旨在提升图像生成的质量和用户体验。以下是对这些更新内容的详细介绍:产品入口：https://top.aibase.com/tool/ideogram-ai1、增强的文字渲染和照片写实效果:文字渲染:Ideogram通过优化算法，减少了文字渲染过程中的错误率，提高了15%的准确度。随着人工智能技术的不断进步，Ideogram将继续引领图像生成领域的创新和发展�
在数字时代，视频编辑技术日新月异，如今有一款名为VideoSwap的工具，允许用户轻松替换视频中的主体，同时保持视频的背景环境不变。这一功能为个性化和精确的视频内容编辑提供了更多可能性。如果您希望为您的视频内容增添新意，那么VideoSwap无疑是一个值得尝试的选择。
EpicGames与谷歌的法律纠纷进一步升级。EpicGames向法院申请要求在谷歌Play商店允许第三方应用商店运营6年，旨在增加市场竞争并打破垄断。”这一事件引发了业界广泛关注，预计将在未来继续发展并影响到整个科技行业的发展方向。
黎瑞刚领导的华人文化集团公司成员企业华人梦想打造的沉浸体验空间SPACE宣布，已正式升级为2.0版本DREAM-SPACE，更广阔的视野，更沉浸的想象空间，更新了解世界的方式，更个性化的互动内容体验，带来科技与文化的创新融合，连接无限可能。作为升级后的第一个项目，“地球奇旅”多维感官沉浸体验·中国首站即将于4月30日起在北京可以艺术馆呈现。“地球奇旅”将从4月30日起展演至10月20日，由华人梦想、SensoryOdyssey、法国国家自然历史博物馆、DREAM-SPACE出品，启元天地联合出品，4月8日正式开票。
随着人工智能技术的发展，视频生成领域取得了长足的进步。在现有的文本到视频生成模型中，对镜头姿势的精确控制往往被忽视镜头姿势在视频生成中扮演着表达更深层叙事细微差别的影视语言角色。这一技术的应用前景广阔，有望在视频生成领域发挥重要作用。
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Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
