《索尼PS VR下月发售:包含八款VR游戏的Demo版》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:PSVR游戏《奇境守卫》今日发售!宣传片公开《奇境守卫》支持至多三人合作模式游玩,游戏中玩家可以随时切换操作弓箭手、火枪手、法师或是傀儡师,借助游戏独有的
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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。
3月7日,央视新闻抖音号发布了女演员任素汐主演的38献礼短片《小姨》,视频以细腻的情感和真实的生活场景,讲述了一位普通女性在社会、家庭多重生活中如何坚持自我、努力奋斗的故事,引起了网友们的广泛共鸣。3.成为优质女性的社交货币lululemon最初的目标顾客是年入10-15万美金、未婚、高学历的32岁的“超级女孩”,其中不乏铁人三项爱好者,往往是社区和运动潮流的领导者,也是《引爆点》中所称的内行消费者。这条商业路径可能不像一些依靠资本催熟或者是轻资产轻技术重营销的公司,能够短期内获得增长的爆发力,却更稳健和扎实,既能让企业在风口来临时抓住机会,也能在经济下行时期,仍然保持增长势能。
EMO终于上线通义APP,开放给所有用户免费使用。把一段音频、一张照片输入AI模型,就能让图中人物开口唱歌说话,让奥黛丽赫本唱《上春山》、陶俑仕女说英文RAP、爱因斯坦说中文段子。通义大模型正在成为越来越多用户的超级AI助手。
千呼万唤始出来!阿里对口型项目EMO终于开启内测了。它能够将一张简单的照片转化为唱歌视频,为用户提供了一种全新的数字人出镜体验。EMO在250小时的人物讲话视频上训练,不仅匹配了音频中具体发音与人像口型发现了音频中的语气特征与人物表情的关联性,将音频中的情绪色彩反映到人物微表情上。
4月13日,苹果公司发布公告表示将修复iOS系统中的一个错误。在最近的更新中,用户在Emoji表情符号面板搜索“耶路撒冷”关键词时,会出现巴勒斯坦国旗的表情符号。希望苹果能继续保持创新精神,并推出更加稳定可靠的产品。
DesignEdit是一款突破性的图像编辑软件,它采用了设计领域中常见的图层概念,为用户带来了一种全新的空间感知图像编辑体验。通过将复杂的图像编辑任务分解为多层潜在的编辑操作,DesignEdit实现了对象移除、多对象编辑、镜头平移和缩放、排版编辑以及跨图像合成等一系列高级编辑功能。这不仅为创意设计提供了无限的可能性,也为图像合成和视觉特效制作带来了新的解决方案。
Google宣布扩充其Gemma开源家族,推出了两个新的模型:CodeGemma和RecurrentGemma。这两个模型的推出旨在进一步提升Gemma家族在自然语言处理领域的能力。这一更新将进一步优化模型的性能,为用户提供更好的使用体验。
SuperMemory是一个帮助用户整理和回顾互联网上保存内容的工具,类似于为书签打造的ChatGPT。用户可以通过导入推文或使用Chrome扩展保存网站和内容。如果您希望提高信息整理的效率并增强信息回顾的质量,请立即体验SuperMemory!
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。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、阿里对口型项目EMO开启内测可将照片转为唱歌视频阿里推出的对口型项目EMO开启内测,用户只需提供一张照片和语音模型即可定制数字人像,实现低成本高效率的数字人出镜体�
春暖花开的时节正是出门游玩的好时候,出游不仅可以增进家人朋友的感情有利于身心健康。天气温度逐渐上升,越来越多人决定管住嘴、迈开腿,来自北京的王先生出门正好就发现自家附近要新开一家综合性运动会馆。FITURE公布的数据也再次印证了线上健身的蓬勃发展趋势——截止至2023年11月,FITURE魔镜用户完课次数已累计约680万次,约等于近3400家健身工作室所有会员的全年打卡次数。
星尘智能(Astribot)研发的S1机器人,是一款新一代AI机器人,能够模仿学习,执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理,帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试,预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台,帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易,效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
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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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