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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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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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