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荐 AI日报：百度发布“绘想”平台与MuseSteamer；阿里音频驱动全身数字人模型OmniAvatar
【AI日报】今日AI领域重要动态：1.开源语音大模型Step-Audio-AQAA发布，实现音频到语音的端到端自然转换；2.百度推出"绘想"平台与MuseSteamer，通过AI一键生成专业级视频；3.浙大与阿里联合发布OmniAvatar，音频驱动数字人技术取得突破；4.百度搜索迎十年来最大改版，新增智能框、百看和AI助手功能；5.xAI开发者控制台新增Grok4及Grok4Code引用，预示新一代AI模型即将发布；6.Gemin
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华扬联众：全新AI Agent——MediaMuse
华扬联众打造全新营销行业专属AIAgent——MediaMuse，接入包括Deepseek、Kimi、ChatGPT、文心一言等在内的众多AI大模型，打破人工触发局限，赋予其“思维力”与“行动力”。AI技术浪潮推动营销工具呈现爆发式增长，但工具间的操作逻辑、输出风格与数据接口差异显著，这种“技术繁荣下的效率悖论”正成为行业数字化转型的核心痛点。MediaMuse将成为华扬联众员工的“数字同事”，与众多外部大模型与自研工具协同，解放营销从业者的时间与精力，聚焦于策略创新与价值创造，实现“AI提效，人机共创”的智能工作模式。
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中国品牌走向世界！淮海斩获2024年度美国 MUSE国际金奖
享誉全球的美国缪斯设计奖公布了2024年度评选结果，淮海旗下休闲车产品“巧迪M7”凭借其卓越的创新设计与精湛的工艺水准一举摘得了“2024美国Muse设计金奖”!据了解，美国缪斯设计奖由美国国际设计奖项主办，是全球创意设计领域极具影响力的国际奖项之一，素有“设计界奥斯卡”之称。淮海此番摘得桂冠，不仅是对品牌实力的高度认可，更是中国品牌在国际舞台上的又一次重大突破，标志着淮海正以崭新的姿态和强大的实力，向世界展示着中国制造的魅力与潜力。我们也期待淮海能够继续引领中国电动新能源行业的发展潮流，为中国品牌走向世界贡献更多的智慧和力量。
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MuseV：虚拟人视频完整解决方案 保持角色一致、不限视频长度
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。
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MuseV：基于SD的AI视频生成工具 角色一致且视频时长不限
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。
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MuseV官网体验入口 虚拟人AI视频生成软件使用地址
MuseV是一个基于扩散模型的虚拟人视频生成框架，支持无限长度视频生成，采用了新颖的视觉条件并行去噪方案。它提供了预训练的虚拟人视频生成模型，支持Image2Video、Text2Image2Video、Video2Video等功能，兼容StableDiffusion生态系统，包括基础模型、LoRA、ControlNet等。要了解更多有关MuseV的信息，欢迎访问官方网站。
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Muse Pro：一款专为iPad设计的AI实时画图应用
在数字艺术创作的世界里，一款新的应用程序MusePro正在引领一场创新革命。这款为iPad专门设计的AI实时画图应用，不仅将AI实时画图商业化，更是极大地提升了创作的直观性和互动性。无论你是艺术家是艺术爱好者，都值得一试。
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MusePro官网体验入口 好用的AI设计绘画工具软件app下载地址
MusePro是一款利用GPT-4Vision技术提供无与伦比的速度和质量的绘画工具。它支持实时AI引导，让艺术家可以使用熟悉的工具和创新的AI释放创造力。要获取更多详细信息并开始您的设计之旅，请访问MusePro官方网站。
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aAMUSEd官网体验入口 AI自然语言处理工具软件免费下载地址
aAMUSEd是一个开源平台，提供各种自然语言处理模型、数据集和工具。它包含一个基于MUSE的轻量级遮蔽图像模型，专用于文本到图像的生成。要获取更多详细信息并开始您的AI自然语言处理之旅，请访问aAMUSEd官方网站。
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Hugging Face文生成图模型aMUSEd 几秒钟内就能生成AI图像
AI图像生成模型的一个最大问题就是速度:使用ChatGPT或StableDiffusion生成一张图像可能需要几分钟的时间。甚至Meta首席执行官马克・扎克伯格在去年的MetaConnect大会上也抱怨了图像生成速度。HuggingFace展示了使用8位Adam优化器和float16精度微调的模型，该过程使用了不到11GB的GPUVRAM。
