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技术双周报丨deepin 25 开发如火如荼,deepin 23 缺陷修复稳步推进!

查看原文 第二期 deepin 双周技术进展新鲜出炉,deepin 各个小组在过去两周的相关工作有什么样的进展呢?未来两周我们又在计划做什么呢?一起来看! DDE 针对 deepin 23 的缺陷修复与 deepin 25 的需求开发双线并进,稳步前行。具体进展与计划如下: 进展: 修复若干 deepin 23 版本存在的缺陷; 专项整改应用程序管理器(AM),解决任务栏应用分组/图标不准确的各类问题; 改造针对 deepin 25 控制中心部分模块的设计,以及部分关于启动器与任务栏的需求调整; 将启动器迁移为纯粹的 DDE Shell 插件(进行中),解决多屏情况下启动器位置不正确的问题,并便于在必要时完整的拆分和替换启动器组件。 计划: 持续进行与 deepin 25 相关的设计改造与需求开发; 持续修复 deepin 23 版本存在的缺陷; 持续进行 AM 专项整改与 DDE Shell 相关的迁移。 系统研发 进展: 软件包更新约190+ ,解决部分软件包编译失败问题以及依赖问题,详情可查看 https://github.com/orgs/linuxdeepin/project...

一觉醒来,发现宇智波佐助在跳芭蕾

阿里通义实验室发布了一个用于可控角色视频合成的通用模型 MIMO,能够模仿任何人在复杂动作和物体交互的场景中的表现。简单讲,用户只要给定一个图像和视频或者动作序列,它就能把给定图像的人物直接替换成视频里面的人物,并且可以控制这个角色的动作和场景进行互动。 具体视频效果见:https://menyifang.github.io/projects/MIMO/index.html 计算机视觉和图形学领域的一个基本问题是,3D作品通常需要多视角捕捉进行逐个案例训练,这严重限制了它们在短时间内建模任意角色的适用性。最近的2D方法通过预训练扩散模型打破了这一限制,但在姿势通用性和场景交互方面仍然存在困难。 MIMO是一种新颖的可泛化模型,它不仅可以根据简单用户输入合成具有可控属性的角色视频,这些可控属性包括角色、动作和场景,MIMO 还能同时实现对任意角色的高级可扩展性、对新型3D动作的通用性以及对互动现实世界场景的适用性,所有这些都在一个统一框架中完成。 MIMO的核心思想是将2D视频编码为紧凑空间代码,同时考虑到视频发生固有的3D特性。用户可以输入多项数据:单个图像作为角色,一系列姿势作为动作...

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