大模型卷爆数字人:一句话5分钟实现定制,跳舞主持带货都能hold住

有那些AI数字人制作软件? 很高兴,国产技术在使劲往前追赶的同时,出来了越来越多优秀的国产数字人产品,虽然各自还存在多多少的问题,但是这类认真用心做产品的公司,值得我们陪伴形成更靠谱的产品。背景的设置上,都有可直接使用的预设背景并支持使用PPT,但是这个智影做的更好,首先是数量多,另外就是审美也更好。入口一般是在右侧的文字输入框周围,例如如影就在文字输入框的上边,智影则在文字输入框的下边。在可选的数字人上面,腾讯智影免费使用的有 20 款,付费使用的 78 款。上面的成片我是用如影做的,下面的是智影生成的短片,大家可以对比实际效果。 阅读详情

最快5分钟,打造一个直接上岗工作的3D数字人。

这是大模型给数字人领域带来的最新震撼。

就像这样,一句话描述需求:

在这里插入图片描述

生成的数字人直接就能进驻直播间当主播。

在这里插入图片描述

跳起女团舞也不在话下。

图片

整个制作过程中,想到什么说什么就行,大模型都能自动拆解需求,瞬间get设计、修改思路。

在这里插入图片描述

△2倍速

再也不怕老板/甲方的想法太新奇。

在这里插入图片描述

这样的文生数字人技术,来自百度智能云最新发布。该说不说,是要把数字人的使用门槛一口气砍没的节奏了。

听闻如此神器,我们照例第一时间争取到了内测资格,更多细节,一起先睹为快~

一句话5分钟,3D数字人直接上岗

从Chatbot到文生图片,再到文生视频,大模型带来的交互方式的变革,已经无需赘言。

现在,在百度智能云曦灵平台上,基于文心一言4.0,数字人定制这件事,同样能通过自然语言对话的形式实现。

举个栗子,生成一个品牌代言人,需要几步?

首先,输入“生成一个百度智能云品牌代言人”这样的提示词,同时上传logo图片。

在这里插入图片描述

大模型就会自动从脸型、发型、妆容、服装、配饰等多个维度,开始一步一步思考:

在这里插入图片描述

自动打造出符合要求的数字人。

在这里插入图片描述

△8倍速

如果需要调整细节,一样“说话”就能完成。

在这里插入图片描述

也就5-10分钟,一个360°无死角的高质量数字人就基本成型了。

在这里插入图片描述

捏脸完毕,下一步就是给数字人绑上表情,让Ta能动起来。同样只需要一键操作,等待1-2分钟。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

相比于过去高精度3D数字人好几天、甚至好几个月的定制周期,这个分钟级的效率,确实称得上是“颠覆”了。

值得一提的是,效率如此大幅提升的前提下,这样的文生数字人细节质量依然保持着高水准。

表情细节:

在这里插入图片描述

动作质量:
在这里插入图片描述

结合百度智能云在数字人领域的长期积累,上岗播新闻、直播带货都不在话下。

在这里插入图片描述

数字人技术全面AI化

效率和落地能力的直观提升之外,此次百度智能云推出的文生数字人方案背后,不少技术细节也值得好好说道说道。

正如前文所说,其技术基座,正是文心一言4.0.

而起到关键作用的大模型能力包括:

  • 自动拆解要做的任务和子任务
  • 显示思考过程,做到有理有据,让整个生成过程“白盒化”
  • 实现了基于内容提炼的短期记忆,可以通过对话持续调整数字人形象

在这里插入图片描述

这样一来,大模型就成了一个能懂人类甲方心理的数字人造型助理,可以模仿人类思路,去抠数字人定制的每一个细节,并且做到过程可控。

在这里插入图片描述

同时,大模型还在背后施展出了调用工具的能力。

比如,调用涵盖6000+维度的脸型及五官细节“知识库”,整体调整数字人面容。

大模型技术之外,百度智能云还在曦灵平台中加入了新的AI渲染技术,支持AI驱动、AI布料模拟,让数字人的表情肢体动作更自然,服装面料质感更真实。包括:

  • 动态褶皱贴图,让纹理更加真实。

在这里插入图片描述

  • 分钟级4D自动绑定,让眼睛、嘴唇等部位能够完美闭合,并支持表情风格切换。
  • 肢体肌肉挤压、碰撞实时模拟。
  • ……

官方还透露,接下来,百度智能云计划实现角色、行为、场景、灯光、镜头要素的全面AI化。

在这里插入图片描述

数字人,步入大模型时代应用新范式

如果说去年大家还在热火朝天地讨论基础模型,那么今年以来由Sora而起,大模型带来的应用范式的变革,已经成为科技圈新的热议焦点。

在交互方式的改变之上,核心受到关注的,其实还是效率提升:

输出创意,生成所需,大模型正在让越来越多本来需要消耗大量时间、人力、金钱的工作,变得简单、高效、人人可用。

现在,百度智能云在3D数字人领域的最新技术进展,就是这种可能性在人们更为熟知的图像、视频领域之外,拓展开来的一个代表。

在这里插入图片描述

可以预见的是,过去更多在大企业、大机构中被使用的数字人员工,在新范式的驱动之下,步入“寻常百姓家”正在成为可能。

此前,清华大学《虚拟数字人研究报告2.0版》数据显示,从头部企业的布局来看,面向B端的数字人产品服务是市场的主要组成部分,占比达到79%。

而随着大模型技术对数字人应用模式的颠覆,不仅中小企业不用再对6位数的3D高精度数字人望而却步,C端的应用也将得以拓展。

这也就意味着,数字人的应用和商业化,已经翻开新的一页。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

Ai数字人自动生成工具,数字人克隆系统源码,无限制克隆制作数字人 一、Ai数字人自动生成工具Ai数字人自动生成工具是一款基于人工智能技术的数字人制作工具。它可以根据用户提供的照片和文字信息,自动生成一个逼真的数字人。用户只需要上传照片和填写相关信息,就可以在几分钟内获得一个数字人。这个数字人可以用于虚拟演员、虚拟客服、虚拟主持人等领域,为企业和个人带来更多的商业价值和娱乐体验。Ai数字人自动生成工具的优势在于:1.高效快速:只需要上传照片和填写相关信息,就可以在几分钟内获得一个数字人。2.逼真度高:数字人的外貌和表情可以与原人高度相似,让用户获得更真实的体验。3.多样性: 阅读详情

相关推荐

xuniren(Fay数字人开源社区项目)NeRF模型训练教程

RAD-NeRF/data/<trial_ID>/<trial_ID_torso>/checkpoints/<ngp_ep0043.pth>替换/xuniren/data/pretrained/ngp_kf.pth。从https://faces.dmi.unibas.ch/bfm/main.php?transforms_train.json替换/xuniren/data/kf.json。(用V100或者3090,视频大于4分钟,训练效果不太理想,3分钟左右会比较合适。1.头部训练(不建议增加太多)

1万+

AI数字人,这几个工具玩着不错~~~

前言只要关注AI这块的,数字人直播、数字人口播等视频是不是已经刷到无数遍了,是不是觉得有点意思,还想动手尝试一下,但又无从下手。不慌,这里收集了几个超简单的工具分享给小伙伴们。正文数字人难吗?如果重头开始的话,那应该不简单,不过既然都有大神提供了工具,站在巨人的肩膀上做事就是显得比较简单了。工具1入口:https://studio.d-id.com/D-ID平台是一款高效的虚拟形象制作,提供免费制...

dotNET跨平台 2873

用Multisim和74HC系列芯片,手把手教你搭建一个能“算数”的简易CPU模型

本文详细介绍了如何使用Multisim仿真软件和74HC系列芯片搭建一个简易CPU模型,重点解析了74HC194寄存器和74HC283加法器的核心功能与连接方法。通过分步图解和实战调试,帮助读者理解CPU工作原理,掌握数字电路设计的基本技能,适合计算机组成原理初学者和电子爱好者实践学习。

weixin_26843605的博客 139

数字人解决方案——ER-NeRF实时对话数字人模型训练与项目部署

ER-NeRF是基于NeRF用于生成数字人的方法,可以达到实时生成的效果。具体来说,为了提高动态头部重建的准确性,ER-NeRF引入了一种紧凑且表达丰富的基于NeRF的三平面哈希表示法,通过三个平面哈希编码器剪枝空的空间区域。对于语音音频,ER-NeRF提出了一个区域关注模块,通过注意机制生成区域感知的条件特征。与现有方法不同,它们使用基于MLP的编码器隐式学习跨模态关系不同,注意机制建立了音频特征和空间区域之间的明确连接,以捕获本地动作的先验知识。

知来者逆的博客 2万+

ubuntu20.04配置UR机械臂的仿真环境

gazebo和rviz中的机械臂的位姿是一样的,要实现同步控制,可以拖动rviz中的球移动到指定位置,点击plan观察路径规划,点击execute执行该路径规划,可以在gazebo和rviz中同步看到刚刚的路径规划运动,实现了简单的机械臂仿真环境搭建。这是因为catkin找的python版本为anaconda下面的版本,所以需要改为指定采用下面的命令,参考之前的。之后要source一下,才能读取到工作空间里的文件,以后每次打开终端进入工作空间都要执行该命令。时,一直不成功,解决办法可以看我之前写的。

weixin_48319333的博客 3494

从封装到先进封装:一文讲透Chiplet、2.5D/3D堆叠与系统集成

封装是芯片产业链中连接硅片与电路板的桥梁,承担物理保护、电气连接、散热与机械支撑等核心任务。传统封装从DIP、QFP发展到BGA,通过提升引脚密度满足早期性能需求。随着摩尔定律放缓,单纯缩小晶体管尺寸难以为继,先进封装应运而生,其核心理念从“封装单颗芯片”转向“系统级高密度集成”。扇出型封装、2.5D硅中介层、3D堆叠、Chiplet和系统级封装等技术,通过微米级互连和垂直堆叠,大幅提升I/O密度与带宽,成为AI芯片、HBM存储、高性能计算等领域的关键支撑。本文梳理先进封装的技术演进、分层架构与工程难点,帮

weixin_29185167的博客 367

大模型卷爆数字人:5分钟实现定制,跳舞主持带货都能hold住

最快5分钟,打造一个直接上岗工作的3D数字人。这是大模型给数字人领域带来的最新震撼。就像这样,一句话描述需求:生成的数字人直接就能进驻直播间当主播。跳起女团舞也不在话下。

youmaob的博客 1134

迅投miniQMT量化交易实战指南:从入门到自动化交易系统构建

迅投miniQMT量化交易实战指南摘要 本文全面介绍迅投miniQMT量化交易系统的开发流程,重点包括: 环境配置:详细说明miniQMT极简模式的安装步骤,包括xtquant库获取、Python版本要求及验证方法 行情数据模块:解析xtdata模块的核心功能,包括: 获取板块分类与股票列表 查询合约基础信息 下载历史K线数据(支持tick、分钟、日线等周期) 交易执行模块:介绍xttrader模块的交易API,涵盖: 账户连接与初始化 订单管理(下单、撤单、查询) 持仓与资产查询 实战开发:提供可直接运行

huanghm88的专栏 667

大模型应用于数字人

大模型会改变整个软件行业, 其中具有代表性的产品之一是数字人, 那么,什么是数字人呢?数字人涉及了哪些关键技术呢?大模型对数字人的发展带来哪些影响呢?1. 什么数字人?数字人目前还缺乏一个相对统一的定义, 有人把人类的数字孪生体定义为数字人,有人把虚拟世界中具有人类行为的实体定义为数字人,有人将3D人体模型称为数字人,例如,韩国学界对数字人的定义是:用数字化技术,打造具有逼真人类长相、语言、动作姿...

我相信...... 916

华为OD机试真题 新系统 2026-04-22 Java&Go 实现【小学生班长选举增强版】

9 月份开学第一天,小学某班级进行班长选举活动,班级共有 N 个学生,每个学生最多可投 3 票(对同一个人只能投一票),也可以弃权不投票,大家投票时写上对应学生的名字。 假设学生不存在重名。考虑到部分少数民族名字带分隔,且整体较长,同学在投票时为了方便,允许同学写全称,也可以只写其中的部分连续段。 例如班级里只有 2 个少数民族名称带点的同学:

MISAYAONE的博客 262

yolov8 PTQ和QAT量化实战(源码详解)

量化():是指将高精度浮点数(FP32)转换为低精度(8bit或4bit)整数的过程,它是模型部署中的一种非常重要的优化方法,可以在较少的精度损失下,大幅提供神经网络的效率和性能。目前主流的神经网络量化方式有PTQ和QATPTQ是训练后量化(),无需数据集和训练,直接量化模型权重QAT是量化感知训练(),量化后需要在数据集上继续微调训练。QAT过程中,我们首先需要选择哪些层需要进行finetune训练,并利用FP32对应层的输出作为监督进行训练。

@bangbang的博客 5327

数字人解决方案——RAD-NeRF真人视频的三维重建数字人源码与训练方法

真人视频三维重建数字人的源码与训练方法,算法是基于NeRF改进的RAD-NeRF,可以实现实时对话的数字人效果。

知来者逆的博客 1万+

PCL 模型滤波器【2025最新版】

根据给定的模型系数在点云中提取对应于模型的点云数据。博客长期更新,本文最新更新时间为:2025年6月17日。

点云侠的博客 4384

【AI】2024年最强AI数字人生成工具 TOP 4 | 图片说话 | 照片说话

Heygen | D-ID | Vidnoz | Akool 【AI】2024年最强AI数字人生成工具 TOP 4 | 图片说话 | 照片说话 https://app.heygen.com/guest?sid=rewardful&via=jasmine https://www.d-id.com/ https://www.vidnoz.com/ https://akool.com/ ...

canadajasminestudio的博客 867

【LAMMPS学习】八、基础知识(2.1)2D模拟

此部分描述了如何使用 LAMMPS 为用户和开发人员执行各种任务。术语表页面还列出了 MD 术语,以及相应 LAMMPS 手册页的链接。LAMMPS 源代码分发的examples目录中包含的示例输入脚本以及示例脚本页面上突出显示的示例输入脚本还展示了如何设置和运行各种模拟。

荷塘阅色 1251

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

深度解析:打造基于大型模型的实时互动3D数字人

借助iPhone实现面部表情捕捉并用于数字人:本图片来自Unreal官方网站。

2401_84204207的博客 5497

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

数字人全拆解:如何构建一个基于大模型的实时对话3D数字人?_3d数字人开源模型

借助iPhone实现面部表情捕捉并用于数字人:本图片来自Unreal官方网站。

HUANGXIN9898的博客 2458

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

基于大模型的虚拟数字人__虚拟主播实例

随着深度学习和图像处理技术的不断发展,基于大模型的虚拟人物生成技术近年来得到了迅猛的发展。 这种技术利用深度学习网络构建出大规模的虚拟人物生成模型,能够通过输入一些关键点或者草图,自动生成逼真的虚拟人物形象。

逆境清醒的博客 6610

数字人全拆解:如何构建一个基于大模型的实时对话3D数字人?

*通过MetaHuman Creator进行数字人本体的建模设计,你可以导入自己的头部模型,也可以选择内置的形象,然后可以对数字人的各种面容、表情、姿态等进行细节调整与制作。**数字人驱动:****这一步就是用合成的音频流等数据来驱动已经创建好的前端数字人,让数字人边“说”边“动“,**包括声音、动作、表情。在LLM出现以后,很容易想到借助其强大的自然语言理解与生成能力来做出更加自然的数字人响应,只需要简单的将语音识别出来的文本内容组装到Prompt,并调用大模型的API接口输出即可。

2401_84204413的博客 1万+

如何使用ChatGPT制作免费的数字人

qq频道的MJ或者免费的leonardo.AI,绘图头像。以及用HeyGen生成视频。下面是简单的Prompt:(垫图链接)+(空格)+ handsome boy,black hair, looking at the camera, portrait, Pixar style, 3d art,c4d rendering, vivid, 8k resolution, super details, best quality,--iw 1。

这家伙很懒,什么都没有留下 6167

超酷炫AI工具!三分钟打造逼真的虚拟数字人,D-ID帮您轻松实现

如今人工智能技术逐渐渗透于各个领域,其中虚拟数字人技术更是备受关注。虚拟数字人是通过人工智能生成技术,制作出逼真的虚拟人物,可以用于代替真人进行各种活动,例如主持、代言、演唱、直播、视频拍摄等。今天就来介绍一款非常强大的虚拟数字人生成器——D-ID,只需选定一张人像图片和一段文字或者语音,即可快速生成虚拟数字人视频。

顺其自然~专栏 4352

手把手教你制作AI数字人

手把手教你制作AI数字人 【下载地址】手把手教你制作AI数字人 手把手教你制作AI数字人 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/05b90 ...

gitblog_06673的博客 603

禁止视频在手机移动端页面中全屏播放代码范例

禁止视频在手机移动端页面中全屏播放代码范例 <video controls autoplay loop preload="auto" poster="img/popup-img.png" webkit-playsinline="true" playsinline="true" x5-video-player-type="h5" x5-video-player-fullscreen="true" x-webkit-air...

专注企业级视频应用,企业视频直播、MR虚拟直播、教育培训连麦直播 697
上一篇: 最接近GPT-4的国产大模型诞生了
下一篇: 10条提升大模型任务微调效果的tricks
普通网友
博客等级 码龄3年 4493粉丝 309原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值