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阿里发布肖像视频生成框架 EMO

来自阿里巴巴的团队发布了音频驱动的肖像视频生成框架 EMO(Emote Portrait Alive),相关论文同步发表于 arXiv。 https://arxiv.org/pdf/2402.17485.pdf 输入一张参考图像和声音音频,该框架能够生成具有丰富面部表情和头部姿势的声音肖像视频。 EMO的工作过程分为两个主要阶段:首先,利用参考网络(ReferenceNet)从参考图像和动作帧中提取特征;然后,利用预训练的音频编码器处理声音并嵌入,再结合多帧噪声和面部区域掩码来生成视频。该框架还融合了两种注意机制和时间模块,以确保视频中角色身份的一致性和动作的自然流畅。 这个过程相当于,AI先看一下照片,然后打开声音,再随着声音一张一张地画出视频中每一帧变化的图像。 EMO的技术报告中称:实验结果表明,EMO不仅能够产生令人信服的说话视频,还能生成各种风格的歌唱视频,显著优于现有的先进方法,如DreamTalk、Wav2Lip和SadTalker,无论是在表现力还是真实感方面。 目前,研究团队认为该模型的潜在应用方向将集中在:提高数字媒体和虚拟内容生成技术水平,特别是在需要高度真实感和...

用户案例|GreptimeDB 助力贵州某机场智慧能源物联网系统

近年来,云计算和物联网技术的飞速发展促使许多传统单位的用电、用能系统向数字化、信息化、智能化的方向迈进,旨在实现全过程的实时智能协同,提高生产效率。而随着电力采集、监测数据功能的不断增强,数据量也在不断增加,这就需要一套更高效的数据库系统来存储、分析数据,进而挖掘更大的价值。 GreptimeDB 作为一款具有分布式、开源、云原生和兼容性强等特点的时序数据库,自开源以来强有力地支撑了能源物联网平台、金融可观测、新能源汽车数据存储分析等业务场景的应用。 贵州某国际机场三期扩建的弱电项目实施过程中,经对比调研 GreptimeDB,Apache IoTDB 和 InfluxDB 等国内外产品后,最终选择了 GreptimeDB 作为该项目的时序数据库方案。基于 GreptimeDB 的方案实现了高效、可靠的配电时序数据写入、存储和查询操作,确保了系统的高效稳定运行。 项目背景 贵州省某国际机场三期扩建后,需要结合一、二期配用电系统的现状,建设智慧能源物联网平台项目,优化完善配用电系统数据自动采集和智能化分析。 本项目涉及以下应用: 物联网数据采集平台:完成全场电力表数据采集,实现远程抄表功...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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