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MuseV是一个基于扩散的虚拟人类视频生成框架，支持无限长度生成，使用了一种新颖的视觉条件并行去噪方案。已经发布了在人类数据集上训练的虚拟人类视频生成模型。开发团队表示，未来将发布MuseTalk，一个实时高质量的嘴型同步模型，可以与MuseV一起作为完整的虚拟人类生成解决方案。
一款名为MuseV的虚拟人视频完整解决方案应运生，为虚拟人视频领域带来了全新的突破。MuseV基于SD，支持文生视频、图生视频、视频生视频等多种生成方式，能够保持角色一致性，且不受视频长度限制。无论是个人用户还是企业用户，都可以通过MuseV轻松地制作出高质量的虚拟人视频，满足各种场景的需求。
生成具有指定身份的高保真人类视频引起了广泛关注。现有技术在训练效率和身份保持之间往往难以取得平衡，要么需要繁琐的逐案微调，要么在视频生成过程中通常会丢失身份细节。当提供多个控制图像时，生成的视频序列紧密遵循多个图像提供的序列。
还记得网友们用PS的GenerativeFill花式整活的盛况吗?接下来，被网友玩坏的可能要轮到PR了。无论你是专业的视频剪辑师是业余爱好者，对PremierePro这款软件都一定不陌生。通过引入生成式AI技术，提供一站式的解决方案，不仅有利于大大提高创意工作流程的效率可以让非专业视频剪辑师也能轻松上手PR，进一步扩大Adobe的潜在市场。
谷歌的研究人员最近推出了一款名为VLOGGER的多模态扩散模型，能够自动生成带语音、丰富动作的人物视频。用户只需向VLOGGER输入图像和语音，就可以获得逼真的视频效果。VLOGGER的推出为虚拟数字人的制作提供了更便捷、高效的解决方案，同时也在多模态视频生成领域取得了重要的技术突破。
新壹科技在第十一届中国网络视听大会AIGC和数字人发展论坛上发布了名为“秒创AI视频”的新产品。该产品使用了前沿的DiffusionTransformer技术，实现了从“文本到视频”、“图像到视频”以及“文本图像到视频”的全流程创作。新壹科技将继续优化技术，推出更流畅、更长时长、更符合逻辑的AI视频，同时致力于降低视频模型的训练与生成成本，让更多用户享受AI视频带来的便利和乐趣。
视频号官方正式发布公告称，本地生活行业商家可申请入驻【本地生活】业务类型的视频号小店。陆陆续续有商家收到视频号本地生活业务的内测邀请在现在，视频号终于对外全面上线。至于视频号能否真的撬动本地生活，值得期待后续的发展。
“你说你要尊严，一个月5000块钱的合同工资，能体现你的尊严吗?”“我那么多的人脉和资源，你如果够聪明的话，你踩着我肩膀往上爬不是更快吗?你拿着我每个月收来的房租去创业，不好吗?我不是不支持你事业，我是不支持你去打工。”一条时长2分钟的视频里，一个面容姣好的年轻女人在和镜头外的丈夫对话。你可以从中快速获得很多信息:她名牌大学毕业，丈夫家境优渥�
LTXStudio是一款综合性的、由人工智能驱动的电影制作平台。你只需要写一个故事主题，然后由AI生成故事和能保持画面一致的主角，然后根据故事画出一张张分镜，每张分镜支持生成视频和编辑，导出合并就是一个完整的故事短片。不顾该平台已经开启候选列表，可以加入排队获取早期访问权限。
一个名为MagicTime的新模型引起了业界的广泛关注。这个模型专注于生成变形时间延迟视频，基于DiT的架构，解决了现有文本到视频生成模型未能充分编码现实世界物理知识的问题。MagicTime还计划将额外的变形景观时间延迟视频集成到相同的注释框架中，查找ChronoMagic-Landscape数据集，然后使用该数据集Open-Sora-Planv1.0.0，获得MagicTime-DiT模型。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
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。
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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Workers AI LLM Playground是一个在线平台，允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动，旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境，以更好地理解和利用大型语言模型（LLM）的能力。
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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