《超级女声》20年,我们为何怀念那份抽象的勇敢?

今年夏天,当李宇春在《脱口秀和TA的朋友们》第二季(以下简称《脱友2》)的舞台上,回顾自己2005年从《超级女声》(以下简称《超女》)出道以来的经历时,许多观众的记忆瞬间被拉回到20年前的那个盛夏——平民选秀,大众投票,从草根到巨星的转身,一个万人空巷、热烈盛大的娱乐奇迹。

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Audio2Face - NVIDIA开源的AI 3D面部动画生成模型

Audio2Face是NVIDIA开源的能将音频输入转化为逼真的3D面部动画AI工具。通过分析音频中的语音特征,如音素和语调,生成精确的唇部同步和细腻的情感表达,为虚拟角色赋予生动的人类表情。开发者可以免费获取Audio2Face的模型和SDK,将其集成到游戏、3D应用或其他项目中,快速创建高保真角色动画。NVIDIA还开源了Audio2Face训练框架,让开发者能使用自己的数据对模型进行微调和定制,以满足特定需求。例如,开发者可以训练出符合特定角色表演风格、语言或情感表达的模型。Audio2Face提供了针对Autodesk Maya和Unreal Engine 5的插件,方便用户在这些主流3D软件中直接使用该技术。Audio2Face - NVIDIA开源的AI 3D面部动画生成模型

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Hunyuan3D-Omni - 腾讯混元开源的3D模型生成框架

Hunyuan3D-Omni(混元3D-Omni)是腾讯混元3D团队开源的3D资产生成框架,通过多种控制信号实现精准的3D模型生成。基于Hunyuan3D 2.1架构,引入了统一的控制编码器,可处理点云、骨骼姿态、边界框等多种控制信号,避免信号混淆。该框架采用渐进式、难度感知的采样策略进行训练,优先采样难度较高的信号,提升模型对缺失输入的鲁棒性。Hunyuan3D-Omni支持边界框、骨骼姿态、点云、体素等多种控制方式,可生成具有特定姿态的人物模型、符合边界框约束的模型等,有效解决了传统3D生成中的扭曲、细节缺失等问题。在游戏、影视、设计等领域具有广阔的应用前景,为创作者提供更精确的控制能力,提升3D资产生成的精度和鲁棒性。121.png

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