学术前沿速递探索科技新边界

在科技日新月异的今天，学术界的不断探索正引领着我们迈向新的科技边界。近日，多项令人瞩目的研究成果相继问世，为人工智能、计算机视觉等领域带来了前所未有的突破。本文将带您一同探索这些学术前沿，并介绍千帆大模型开发与服务平台如何助力这些技术的落地应用。

虚拟人建模：学习本地可编辑虚拟人

在虚拟人建模领域，一项名为“学习本地可编辑虚拟人”的研究引起了广泛关注。该研究提出了一种新颖的混合表示和端到端可训练网络架构，用于对完全可编辑和可定制的神经化身进行建模。通过将神经场的建模能力与蒙皮网格的易用性和固有3D一致性相结合，研究者们成功构建了一个可训练的特征码本，用于存储可变形身体模型顶点上的局部几何和纹理特征。这种表示方式不仅允许生成式自动解码器架构对具有不同外观和几何形状的逼真化身进行采样，还支持通过在3D资产之间交换局部特征来进行局部编辑。这一研究成果为虚拟人的个性化和定制化提供了全新的解决方案。

文本到图像生成：通过种子选择实现精准生成

文本到图像的生成技术一直是人工智能领域的热门话题。近期，一项名为“通过种子选择生成文本到图像”的研究为这一领域带来了新的突破。该研究针对文本到图像扩散模型在生成不常见概念、罕见组合或结构化概念方面的局限性，提出了一种名为SeedSelect的技术。通过在噪声空间中仔细选择合适的生成种子，SeedSelect能够正确生成稀有概念，并显著改善了模型在生成特定类型图像（如手部图像）时的效果。这一技术为文本到图像的精准生成提供了新的可能。

3D说话人脸生成：通用且稳定的实时音频驱动

在3D说话人脸生成方面，一项名为“GeneFace++”的研究实现了通用且稳定的实时音频驱动。该研究针对现有基于NeRF的方法在口型同步、视频质量和系统效率方面存在的挑战，提出了多项创新解决方案。通过利用音调轮廓作为辅助特征、引入时间损失、提出地标局部线性嵌入方法以及设计计算高效的基于NeRF的运动到视频渲染器，GeneFace++成功实现了高时间一致性和音频口型精度的长面部运动序列生成，同时保持了良好的视频质量和系统效率。这一研究成果为数字人和虚拟世界领域的发展注入了新的活力。

千帆大模型开发与服务平台：助力技术落地

在推动这些前沿技术落地应用方面，千帆大模型开发与服务平台发挥了重要作用。作为一款功能强大的开发与服务平台，千帆大模型提供了丰富的工具和资源，帮助开发者们快速构建、训练和部署自己的大模型。通过集成先进的算法和框架，千帆大模型支持多种类型的模型开发和优化，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉和音频处理等领域。此外，千帆大模型还提供了丰富的数据集和预训练模型，为开发者们提供了便捷的起点和参考。在虚拟人建模、文本到图像生成和3D说话人脸生成等领域，千帆大模型开发与服务平台正助力越来越多的创新技术走向实际应用。

结语

随着学术界的不断探索和技术的不断进步，我们相信未来会有更多令人惊叹的研究成果问世。千帆大模型开发与服务平台将继续发挥其在技术落地方面的优势，为开发者们提供更加全面和高效的支持。让我们共同期待科技新边界的不断拓展和人类智慧的无限可能！