facechain人物写真应用自8月11日开源了第一版证件照生成后。目前在github（GitHub - modelscope/facechain: FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin.）上已有5.7K的star，论文链接：FaceChain: A Playground for Identity-Preserving Portrait Generation：https://arxiv.org/abs/2308.14256。

本文介绍 阿里云开放视觉智能团队 被计算机视觉顶级国际会议ICCV 2023接收的论文 "TransFace: Calibrating Transformer Training for Face Recognition from a Data-Centric Perspective"。TransFace旨在探索ViT在人脸识别任务上表现不佳的原因，并从data-centric的角度去提升ViT在人脸识别任务上的性能。

伴随着持续不断的AIGC浪潮，越来越多的AI生成玩法正在被广大爱好者定义和提出，图像卡通化（动漫化）基于其还原效果高，风格种类丰富等特点而备受青睐。早在几年前，伴随着GAN网络的兴起，卡通化就曾经风靡一时。而今，伴随着AIGC技术的兴起和不断发展，扩散生成模型为卡通化风格和提供了更多的创意和生成的可能性。本文就将详细介绍达摩院开放视觉团队的卡通化技术实践。

阿里巴巴最新自研的像素感知扩散超分模型已经开源，它把扩散模型强大的生成能力和像素级控制能力相结合，能够适应从老照片修复到AIGC图像超分的各种图像增强任务和各种图像风格，并且能够控制生成强度和增强风格。这项技术的直接应用之一是AIGC图像的后处理增强和二次生成，能够带来可观的效果提升。

本文介绍了ICCV23中稿论文 GAP: Generative Action Description Prompts for Skeleton-based Action Recognition

本文主要展示了阿里和港大的AI版「任意门」，实现零样本的图像嵌入。

本地生活技术雷达是由本地生活技术中心战略管理&PMO团队开展的，定期扫描和评估新兴技术的战略研究工作。目的是对技术趋势进行前瞻性预判，提出新技术布局建议，在技术驱动业务创新和业务增长、践行社会责任等方面有一些实质性探索。 本篇尝试探讨 1）理解AI范式——从分析型（Analytical AI）到生成式（Generative AI）的拐点在2022年，其对人类社会以及商业模式的长期影响； 2）生成式AI（文生文、文生图、图生图等）在本地业务目前场景的应用和未来的方向。 欢迎技术、产品、运营、战略、管理层、国内国际等各种视角的指点和碰撞！

本文回答：一条 15 秒的 AI 产品广告怎么按秒写成时间轴 JSON（起止时间、景别、运镜、主光方向、转场），时间轴里的秒数怎么变成生成参数和剪辑入点，每一镜的提示词怎么从字段拼出来，以及光、镜头、节奏三项质感怎么逐条验收。

本文回答：ai写短剧剧本怎么做——输入 JSON 放哪些字段（人物状态、场戏清单、集末钩子），提示词怎么锁死输出格式，11 条能由程序判定的校验规则各查什么、怎么判，校验不通过怎么只回传规则号和位置做定点返修，以及写完一集怎么把状态增量回写成下一集的输入。

本文回答：制作一部ai短剧多少钱怎么算——把预算写成集数、段长清单、单段时长范围、剪辑余量、抽卡系数、返工率、单价、固定项 8 个参数的估算模型，给出三层公式、可直接运行的 Python 估算函数、试做一集的逐次生成日志与抽卡系数计算、预算配置 YAML，以及开样片模式时公式怎么改；不写任何平台单价。

本文回答：产品视频拍摄收工后发现缺镜头时，哪些镜头适合用 AI 补、哪些要回棚；补镜要从实拍里准备哪些输入（截帧、参考照片、光向、景别、画幅）；一份可照填的补镜任务单 YAML 和对应的提示词写法；补出来的镜头按哪七项和实拍对齐验收；混剪成片上架前要核的平台规则。

本文回答：产品展示动画怎么做——几种做法各要喂进去什么、拿回来什么；AI 从商品照片生成这条路怎么把整条片写成分镜 JSON（商品朝向、运动、时长、背景、参考照片），字段怎么变成每一镜的生成任务和提示词，出片后按哪张判废表逐镜筛，以及已有三维模型时白模视频怎么接进分镜。

本文回答：ai短剧剪辑怎么制作——生成片段按剧、集、场、段、版本命名并用正则批量校验，每集一份剪辑清单 JSON 逐段登记选用版本、入点出点、字幕行和配音文件，延长片段接缝怎么按帧数落到入点出点上，声音字幕怎么登记，以及导出前按核对表逐项检查实测时长、编码、别家水印和每集 AI 生成提示标识。

本文回答：ai短剧制作工具和工作流——把一集 AI 短剧拆成 9 份有依赖关系的产物，每份吃进哪些上游字段、交出哪些字段；依赖关系怎么写成 YAML 配置并用版本号判定待复核；上游改了台词、外观、地点、画风等 10 类改动时，哪些下游作废、哪些复核、哪些不动；改稿后失效怎么一层层传下去；几种做法分别由谁维护依赖；出片前的依赖完整性校验清单。

本文回答：短剧剧本和长剧剧本的区别——单集长度、开场、结构、节奏、人物、场景、台词、写作流程8处不同，短剧每集的节拍怎么排，用AI写短剧剧本怎么维护故事档案，长剧编剧转写短剧的5个常见错误，以及长剧剧本怎么改成短剧。

电商仓或即时零售仓做机器人拆零拣选训练时，料箱和刚性商品需要从真实样件变成可识别、可编辑、有碰撞关系的三维对象。核心不是快速生成大量模型，而是让每个资产都能和真实商品清单、类别标签、几何尺寸与任务属性一一对应。

超市已经有三维场景，导入Isaac Sim后却可能出现贴图丢失、货架尺寸错位、商品穿透地面，或机器人被看不见的碰撞边界挡住。这类问题通常发生在资源引用、尺寸坐标、对象组织和碰撞配置四个层面。

本文回答：一个短剧剧本能卖多少钱——保底加分成、纯分成、买断、按集约稿四种计价方式怎么算，剧本投给谁、要准备什么材料，平台公开过的剧本稿酬区间（现行版与旧版），影响价格的五个因素，以及要不要先做作品登记。

本文提出GEO内容事实核查流程：聚焦产品参数、服务承诺等具体主张，拆分验证项并绑定型号、地域、时效及证据；强调版本关联、来源追溯与状态管理；强调人工核验不可替代，避免以发布量掩盖错误。非已落地方案。（239字）

随着现代家庭中宠物角色的转变，它们不仅是宠物，更是家庭成员。传统的宠物门（如 flap door）存在破坏门体、保温性差、无法控制进出对象等痛点，基于猫狗识别算法的智能门禁系统，为宠物提供了一种更智能、安全、自主的通行解决方案。本文将深入介绍该技术的核心原理、实现挑战及其应用价值，也结合宠物AI算法解决方案探讨如何应对技术真正落地遇到所遇到的问题，希望能给各位开发者一些帮助。若有不足之处，还望指正。

AI短剧半年从风口到过剩：创作者暴增13倍，人均收入却暴跌超80%。本文用纯Python标准库模拟12个月数据，直观呈现“产量飙升、收益塌方”的剪刀差困局，揭示流量红利摊薄下的生存真相。（239字）

在商业医保与TPA理赔业务中，票据信息提取低效、规则适配脱节、数据标准混乱，长期制约着理赔时效与风控精度。本文从技术视角拆解OCR+知识图谱+规则引擎的融合方案，以快瞳医疗OCR的应用为样本，并附常见实施问题解答，助力企业构建可落地的智能化理赔底座。

企业 Agent 引用旧投标资料时，应把来源、版本、有效期、责任人和复核状态作为入库门禁，并通过可复用、待复核、禁止复用三态控制引用与异常回退。

用一份不含密钥的发布清单绑定Block、定位库、客户端、内容包和回滚目标，并提供可放入CI的Python校验脚本。

提供一个可直接放入Unity项目的Editor自检脚本，排查EasyAR Mega接入中的插件包、Android构建配置、License与包名、服务权限及Block层级问题。