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2024年05月

  • 12.07 21:34:42
    发表了文章 2023-12-07 21:34:42

    🔥🔥🔥数字人对话系统 Linly-Talker🔥🔥🔥

    Linly-Talker是一个将大型语言模型与视觉模型相结合的智能AI系统,创建了一种全新的人机交互方式。它集成了各种技术,例如Whisper、Linly、微软语音服务和SadTalker会说话的生成系统。该系统部署在Gradio上,允许用户通过提供图像与AI助手进行交谈。用户可以根据自己的喜好进行自由的对话或内容生成。
  • 12.07 17:16:01
    发表了文章 2023-12-07 17:16:01

    数字人知识库:Awesome-Talking-Head-Synthesis

    这份资源库整理了与生成对抗网络(GAN)和神经光辐场(NeRF)相关的论文、代码和资源,重点关注基于图像和音频的虚拟讲话头合成论文及已发布代码。 论文合集及发布代码整理。✍️ 大多数论文链接到“arXiv”或学术会议/期刊的PDF。但是,一些论文可能需要学术许可才能查看。 这个Awesome Talking Head Synthesis项目将持续更新 - 欢迎Pull Request。如果您有任何论文缺失、新增论文、关键研究人员或错别字建议,请编辑提交PR。您也可以打开Issue或直接通过电子邮件联系我。 如果您觉得这个仓库有用,请star✭支持!

2023年04月

2023年03月

  • 03.06 22:32:39
    发表了文章 2023-03-06 22:32:39

    Reading Notes: Human-Computer Interaction System: A Survey of Talking-Head Generation

    由于人工智能的快速发展,虚拟人被广泛应用于各种行业,包括个人辅助、智能客户服务和在线教育。拟人化的数字人可以快速与人接触,并在人机交互中增强用户体验。因此,我们设计了人机交互系统框架,包括语音识别、文本到语音、对话系统和虚拟人生成。接下来,我们通过虚拟人深度生成框架对Talking-Head Generation视频生成模型进行了分类。同时,我们系统地回顾了过去五年来在有声头部视频生成方面的技术进步和趋势,强调了关键工作并总结了数据集。 对于有关于Talking-Head Generation的方法,这是一篇比较好的综述,我想着整理一下里面比较重要的部分,大概了解近几年对虚拟人工作的一些发展和

2023年02月

  • 02.14 22:58:13
    发表了文章 2023-02-14 22:58:13

    Chapter1 统计学习方法概论

    第1章 统计学习方法概论 1.统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 2.统计学习方法三要素——模型、策略、算法,对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。 3.本书主要讨论监督学习,监督学习可以概括如下:从给定有限的训练数据出发, 假设数据是独立同分布的,而且假设模型属于某个假设空间,应用某一评价准则,从假设空间中选取一个最优的模型,使它对已给训练数据及未知测试数据在给定评价标准意义下有最准确的预测。 4.统计学习中,进行模型选择或者说提高学习的泛化能力是一个重要问题。如果只考虑减少训

2022年12月

  • 12.16 10:12:10
    发表了文章 2022-12-16 10:12:10

    可解释机器学习笔记之导论

    在机器学习逐渐黑盒化的情况下,人们对模型的可解释性也提出了要求。可解释人工智能(XAI)被列为数据和分析技术领域的top10重要趋势之一。在2017年,美国国防部开展了XAI计划;在2018年,欧洲强调对可解释机器学习的需求。此外,谷歌微软等公司也开展对可解释机器学习相关技术的研究。
  • 发表了文章 2024-05-15

    GAN Step By Step (一步一步学习GAN)

  • 发表了文章 2024-05-15

    基于计算机视觉手势识别控制系统YoloGesture (利用YOLO实现) 有详细代码+部署+在线服务器尝试+开源可复现

  • 发表了文章 2024-05-15

    Tailscale:随时随地远程和使用服务器

  • 发表了文章 2024-05-15

    基于CIFAR数据集 进行 MAE实现及预训练可视化 (CIFAR for MAE,代码权重日志全部开源,自取)

  • 发表了文章 2024-05-15

    Coggle 30 Days of ML(23年7月)任务九:学会Bert基础,transformer库基础使用

  • 发表了文章 2024-05-15

    Coggle 30 Days of ML(23年7月)任务六:训练FastText、Word2Vec词向量

  • 发表了文章 2024-05-15

    VS Code Server 离线安装(解决超时,XHR Failed等问题)

  • 发表了文章 2024-05-15

    Coggle 30 Days of ML(23年7月)任务八:训练BILSTM模型

  • 发表了文章 2024-05-15

    “数字人交互,与虚拟的自己互动”——用PaddleAvatar打造数字分身,探索人机交互的未来

  • 发表了文章 2024-05-15

    第十四届蓝桥杯第三期模拟赛 【python】(二)

  • 发表了文章 2024-05-15

    【虚拟人综述论文】Human-Computer Interaction System: A Survey of Talking-Head Generation

  • 发表了文章 2024-05-15

    【论文泛读】ConvNeXt:A ConvNet for the 2020s(新时代的卷积)

  • 发表了文章 2024-05-15

    Coggle 30 Days of ML(2023年7月)任务一:比赛报名及数据读取

  • 发表了文章 2024-05-15

    Coggle 30 Days of ML(23年7月)任务三:使用TFIDF提取文本特征

  • 发表了文章 2024-05-15

    【学习打卡02】可解释机器学习笔记之ZFNet

  • 发表了文章 2024-05-15

    PyTorch中,18个速度和内存效率优化技巧

  • 发表了文章 2024-05-15

    Coggle 30 Days of ML(23年7月)任务十:使用Bert在比赛数据集中完成预训练

  • 发表了文章 2024-05-15

    服务器设置 SSH 通过密钥登录

  • 发表了文章 2024-05-15

    Coggle 30 Days of ML 打卡任务三:苹果病害模型训练与预测

  • 发表了文章 2024-05-15

    Coggle 30 Days of ML (23年7月)任务二:数据可视化

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