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介紹阿里巴巴集團推出的創新框架EMO，它利用聲音的力量將靜態肖像活躍起來。您只需提供一張參考圖像和一段音頻剪輯，例如講話或唱歌，EMO就能夠運用其魔力創造出有聲音頭像視頻。這些視頻不僅在面部動作表情上表達豐富，還能呈現多樣的頭部姿勢，能夠與您提供的音頻持續相符。 EMO的工作過程： EMO分為兩個主要階段： **幀編碼：**利用ReferenceNet分析參考圖像和運動幀，捕捉關鍵特徵。 **擴散過程：**將預訓練的音頻編碼器與面部區域遮罩和多幀噪聲相結合。辦法解決腦骨網絡，配備了參考注意和音頻注意機制，然後對這些信息進行降噪處理。這些步驟確保了角色的身份完整，同時通過面部表情和頭部運動準確地反映音頻的動態。為確保視頻流暢，時間模塊調整運動速度。 體驗奇蹟： **唱歌肖像：**將靜態人物圖像轉換為唱歌化身，有豐富的情感深度和各種頭部姿勢。無論音頻長度如何，我們的技術都能確保視頻中角色身份的一致性。 目的和靈感： 此項目是為學術研究和展示效果而製作的，這是阿里巴巴集團在推動人工智能和機器學習領域突破的證明。此框架是基於Nerfies項目所奠定的基礎上建立的，展示了我們對創新的承諾。 以EMO進入動態肖像的世界，以前所未有的方式將您的聲音賦予圖像生命。 Official Website Your browser does not support the video tag. demonstrates its power Official Website

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遇见STORM：用人工智能颠覆长篇写作 STORM是在斯坦福大学开发的一款划时代的写作系统，利用大型语言模型创作类似维基百科条目的深入文章。通过综合多元信息和通过模拟对话构建内容，它成功地提供了引用充分、内容全面的部分。 通过自动化克服传统写作障碍 笔者们通常会进行维基百科风格的文章创作，这需要细致的研究和复杂的规划。传统上，作者们需要手动收集参考资料并费力地创建大纲，而自动化尝试往往会忽视这个过程。STORM通过仿真人类写作方法颠覆了这一传统，包括论文准备问题、草拟和修订，从而使整个过程更加高效和有效。 STORM的工作原理： 发现不同视角：首先，它搜索各种资源，深入全面地涵盖话题，确保进行全方位的探索。 模拟对话：模仿作者与专家的互动，提出深入话题理解的问题，从而与可靠的在线资源进行互动。 创建大纲：借助收集到的数据，STORM细致地组织一篇文章的大纲，确保内容既广度广泛又深度丰富。 最后一阶段涉及生成一个包含引用的文本，为完善的文章画上完美的句号。 STORM的贡献： 研究自动化：它通过高效地收集和组织所需信息，简化了前期研究的繁重阶段。 多视角整合：STORM通过与多个视角互动，确保全面理解，增加了文章的深度和广度。 大纲创建：利用收集到的智能信息，它构建了清晰、逻辑的大纲，为高质量的写作打下了坚实的基础。 提升文章质量：通过自动化前期阶段并确保有结构的大纲，STORM显著提高了文章的组织和内容覆盖度。 卓越的证明：FreshWiki数据集 为了验证STORM的有效性，研究团队使用了最新的高质量维基百科文章集FreshWiki。结果显示，与基准模型相比，使用STORM的文章组织性提高了25%，内容广度增加了10%。经验丰富的维基百科编辑也对STORM的潜力给予了积极的肯定，尽管他们建议将来改进时要注意信息来源的偏见和事实相关性。 有关STORM创新的详细介绍可在arXiv（PDF版本）上查看。团队致力于扩大使用范围，并计划推出公开演示，让用户亲身体验STORM的功能。 Your browser does not support the video tag. demonstration