比对口型还牛!InstructAvatar:实现文字生成指定面部的表情和动作
通过与基线模型的定性比较,可以看出InstructAvatar在唇同步质量和情感可控性方面取得了良好的效果。此外,模型生成的结果具有增强的自然性,并有效地保留了身份特征。值得一提的是,该模型仅基于文本输入推断说话的情感,这在直观上提出了一个更具挑战性的任务。模型支持更广泛的指令范围,超出了大多数基线模型的范围。
恐怖谷!哥大华人开发「人脸机器人」,照镜子自主模仿人类表情超逼真
第一种基线是在逆模型训练数据集中随机选择一张图片作为预测对象。该基线的数据集包含大量由咿呀学语产生的机器人表情图片。第二条基线是模仿基线,它选择激活峰值处的面部地标作为预测地标。如果激活峰值接近目标脸部,那么该基线与研究人员的方法相比就很有竞争力。然而,实验结果表明,研究人员的方法优于这一基线,...
顺着网线爬过来成真了,Audio2Photoreal通过对话就能生成逼真表情...
面部表情和肢体动作包含的信息量很大,这会极大程度上影响内容表达的意思。比如眼睛一直看着对方说话和眼神基本上没有交流的说话,给人的感觉是截然不同的,这也会影响另一方对沟通内容的理解。我们在交流过程中对这些细微的表情和动作都有着极敏锐的捕捉能力,并用它们来形成对交谈伙伴意图、舒适度或理解程度的高级理解。
恐怖谷!哥大华人开发“人脸机器人”,照镜子自主模仿人类表情超逼真
第一种基线是在逆模型训练数据集中随机选择一张图片作为预测对象。该基线的数据集包含大量由咿呀学语产生的机器人表情图片。第二条基线是模仿基线,它选择激活峰值处的面部地标作为预测地标。如果激活峰值接近目标脸部,那么该基线与研究人员的方法相比就很有竞争力。然而,实验结果表明,研究人员的方法优于这一基线,...
哥伦比亚大学华人开发「人脸机器人」,照镜子自主模仿人类表情超逼真
研究人员对整个数据集进行了分析,得出人类通常做出面部表情所需的平均时间为0.841±0.713秒。预测模型和逆向模型(仅指研究人员论文中使用的神经网络模型的处理速度)在不带GPU设备的MacBookPro2019上的运行速度分别约为每秒650帧(fps)和8000帧(fps)。
建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)
研究表明,对比奖励使LLM能够惩罚奖励的不确定性、提高鲁棒性、鼓励改进基线、根据任务难度进行校准以及减少PPO中的差异(www.e993.com)2024年7月30日。通过GPT和人类的评估,实证结果表明,对比性奖励可以大幅提高RLHF,而且这一方法始终优于强基线。论文链接:httpsarxiv/abs/2403.07708亚马逊提出大规模视频语言对齐方法VidLA...
比人类快 0.9 秒,AI 让机器人 Emo 提前“复制”人类微笑,融入人类...
另外,他们还开发了两个人工智能模型:其中一个通过分析目标面部的细微变化预测人类面部表情,另一个则利用相应的面部表情生成运动指令。第一个模型是通过观看网络视频进行训练的,而第二个模型则是通过让机器人观看自己在实时摄像机画面上的表情来训练的。他们通过与其他基线进行定量评估,证明了这两个模型的有效性。
北京中年抗击晚期结肠癌手记
一早,J主任来查房,我跟着到医生办公室,他说十二指肠本身功能不是特别重要,但它是个十字路口,连接胃和小肠,胆总管、胰管从此经过,如果动十二指肠,胃、胰腺都要同时切,胆管、胰管要切断了重新吻合,右上腹器官基本全部切空。胰十二指肠切除术是腹腔外科手术的巅峰,难度高、创伤大,你家这个还把肠系膜上静脉给包进去...
妙鸭用 AI 搞修图,「美妙大战」要来了?
在数十上百张照片里,找到一张角度正确、光线合理、取景恰当、表情自然的照片,再对皮肤、五官、发型进行精修。很多女生拍照修图的过程,可能是先十里挑一,设置基本的滤镜,粗修;再百里挑一,一张张精修。整个过程常常耗费几十分钟起步。对AI修图来说,它最大的优势就是轻、快,无负担,从上传图片到完成修图,都...
陆柯燃卡位出道,当镜头扫过场下的林凡时,脸上表情出卖两人关系
在决赛的当晚可以看到陆柯燃的好友林凡还特意返场了,在听见陆柯燃成为第九名卡位出道时,他脸上的表情仿佛再也控制不住一般,忍不住一直流眼泪,看到她这个反应简直比陆柯燃这个当事人还要激动呀!陆柯燃和林凡两人之间的默契大家也是看在眼里,两人在节目中一直互相鼓励对方,所以林凡看到陆柯燃出道也很为她感到开心,甚至从...