Sonic 數(shù)字人口型同步技術(shù)深度解析：從原理到實踐 在短視頻內(nèi)容爆炸式增長的今天，一個現(xiàn)實問題擺在了內(nèi)容創(chuàng)作者面前：如何以更低的成本、更快的速度生成高質(zhì)量的“人物說話”視頻？傳統(tǒng)方式依賴真人出鏡錄制或復(fù)雜的3D動畫建模&…

前綴和與差分的核心思想是預(yù)處理，可以在暴力枚舉的過程中，快速給出查詢的結(jié)果，從而優(yōu)化時間復(fù)雜度。是經(jīng)典的用空間替換時間的做法。 學(xué)完差分之后，大家會發(fā)現(xiàn)，前綴和與差分是一對互逆的運算。 【模板】差分_?？皖}霸…

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第一部分：基本信息 The Proposed FedMVD Framework（FedMVD：GLA + LAM） 收錄會議：The Thirty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI-25，第 39 屆美國人工智能協(xié)會會議），AAAI 是人工智能領(lǐng)域國際頂級會議之一，屬于 CCF A 類會議，具有極高的學(xué)術(shù)認(rèn)可…

1. 張量簡介張量：存儲同一類型元素的容器。 創(chuàng)建方式：torch.tensor()：從多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)創(chuàng)建，支持?jǐn)?shù)值和布爾類型。 torch.Tensor()：根據(jù)形狀創(chuàng)建張量，默認(rèn)數(shù)據(jù)類型為 float32。2. 創(chuàng)建張量 2.1 創(chuàng)建特定值張量torc…

Sonic數(shù)字人能否通過圖靈測試？現(xiàn)階段不能 在短視頻平臺每分鐘誕生數(shù)萬條內(nèi)容的今天，一個令人細(xì)思的問題浮現(xiàn)：我們看到的“主播”，真的是人類嗎？隨著AI生成技術(shù)的飛速發(fā)展，越來越多的虛擬面孔出現(xiàn)在直播間、…

英文RAP也能對得上？Sonic節(jié)奏感獲贊 在短視頻內(nèi)容爆炸式增長的今天，創(chuàng)作者們越來越依賴高效、低成本的數(shù)字人技術(shù)來批量生產(chǎn)高質(zhì)量視頻。然而，傳統(tǒng)方案往往需要復(fù)雜的3D建模、昂貴的動作捕捉設(shè)備和專業(yè)動畫師參與，周期長、門檻高&…

暗光環(huán)境下生成效果下降？預(yù)處理提亮有幫助 在虛擬主播、在線教育和短視頻創(chuàng)作日益普及的今天，語音驅(qū)動數(shù)字人技術(shù)正成為內(nèi)容生產(chǎn)的核心工具。以Sonic為代表的輕量級模型，憑借高精度唇形同步與自然表情生成能力，讓高質(zhì)量說話視頻的…