娱乐圈发生震动,AI大模型技术已经取代了SNH48的小偶像?

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情

自2023年以来,全球都被包裹在AI的惊天大潮之中,所有行业都在主动或被动地迎接改变。目前,各行业已经有大量公司正在把AI作为自身发展的最佳路径。其中,娱乐行业作为最被人们熟知的行业也在面对AI的发展时,发生着巨大变革。

6月26日,丝芭传媒的AIGC生成工具APP“鹦鹉人”揭开了神秘面纱,开启技术测试。据了解,作为丝芭传媒AI技术应用产品矩阵中率先进入内测阶段的产品,“鹦鹉人”第一次让用户真正体验到了借助AI驱动的UGC/PGC内容创作工具。

在这里插入图片描述

更重要的是,我们想知道丝芭传媒在推出“鹦鹉人”,成为AI技术的尝鲜者后,是否能改变他们此前以偶像为主的经营模式,会不会加速娱乐圈进入到AIGC时代?

丝芭传媒艰难的转型路

我们从丝芭传媒的官网上自我介绍“努力成为中国粉丝经济领域标杆企业”中可以了解到,他们在很大程度上是依靠粉丝经济发家的。

2012年,丝芭首次将日本偶像养成模式引进内娱,仿照日本大型女团AKB48的运营模式,孵化出了SNH48,一期生只有28位少女,其中还包括两名AKB48成员。2013年初SNH48正式面向市场推出,同一年34位二期生加入,其中就包括鞠婧祎等人。

一期生和二期生合流组成的62人大型女团,就是SNH48早期开始被更多粉丝熟知的构成形态,也被称为“河妹”。而丝芭的大型女团运营模式也由此开始了腾飞和成熟,“剧场+总选”的造星机制催生出的粉丝经济,让丝芭一跃成为内娱女团市场的垦荒者。

图片

但随着偶像市场环境和偶像团体内部的变动,丝芭尤其是SNH48早已是积重难返。尤其,近几年SNH48内部也是问题不断,总选第一人气选手纷纷解约,甚至还爆出了恋爱、出轨、霸凌等一系列负面新闻,粉圈生态越来越差,粉丝经济下行是现阶段无解的难题。

这也是丝芭传媒一直在寻求转型之路,但这条路又谈何容易。这几年丝芭传媒没少折腾,对新业务的开拓从未停止过。

比如短视频直播,直播带货兴起之后,许多河妹都被“发配”,原本应该在舞台上表演的她们开始在直播间卖货,有河妹明确表示出不满。再比如进军游戏市场,丝芭在2018年推出了偶像养成手游《星梦想48》,2023年又推出了手游《花戎》,河妹们轮番为游戏站台,最终都不了了之了。

随着AI技术逐渐成熟被应用到各个领域中,丝芭也寻找到一个新的转型路线。

“鹦鹉人”是丝芭的救命稻草吗?

2022年6月,也正值SNH48出道十周年时间,丝芭传媒宣布对核心业务和企业架构再次重组,其控股公司更名为美踏控股,彻底转型为面向WEB3.0和XR互联网时代的沉浸式互动社交元宇宙——美踏元宇宙。

借此时机,丝芭打造出了虚拟偶像女子CP组合FAF Girls、SNH48 GROUP首个虚拟女团“猎星少女”等多个虚拟形象。但虚拟偶像还是在互动性和偶像个性上还是有所缺失,客观来说反响平平。

因此,丝芭传媒又不得不寻求在新的领域进行突破,这也促使他们推出AIGC生成工具APP“鹦鹉人”,“鹦鹉人”是一款基于多模态AI大模型“Paro”的聚焦于虚拟数字人形象,虚拟唱歌,虚拟舞蹈,虚拟陪伴及语聊的消费级AIGPT及AIGC应用。

图片

“鹦鹉人”通过智能图像生成技术结合深度学习算法和图像处理技术,使用户上传照片后,即可在APP中生成个性化的三维虚拟形象。并可通过系统提供的大量虚拟发型,虚拟服饰,虚拟动态效果等Avatar道具对个人形象进行个性化变装及包装。

而应用内置的文生音,音生舞和文生舞的高等级AI功能并可满足用户更多元更自主的PGC/UGC内容创作需求。

我们看到,作为AI泛娱乐UGC内容矩阵的首款应用APP,“鹦鹉人”通过结合AI技术和个性化服务,为用户提供了一个全新的虚拟世界体验。据了解,“鹦鹉人”核心优势在于对UGC的强化和AI泛娱乐应用的深度整合,让用户能够自由创造个性化的UGC虚拟偶像和偶像组合,参与虚拟演出、直播等活动,实现与社区的深度互动。

其实,“鹦鹉人”的表现离不开丝芭传媒自研的人工智能大模型“Paro(心乐舞河)”,该模型利用丝芭在十多年的偶像粉丝经济中累积的超过500T文字、音乐、舞蹈等数据进行AI训练,使PARO大模型已可实现文生舞、文生音、音生舞功能。而且,为了数据能更加详实,他们还在紧锣密鼓进行中日韩等国外歌手及舞者的音舞数据采集。

图片

科技旋涡认为,随着科技的不断进步和互联网的发展,AI技术制造的虚拟人作为一种新兴的娱乐形式,正逐渐在Z世代中流行开来,虚拟人不受时间、地点和身体的限制,能够以更加多元和灵活的方式建起人与人的桥梁,有朝一日,它成为现代娱乐产业中一股不可忽视的力量。

写在最后

目前来看,丝芭已经进入到第二个十年,他们想通过业务升级和自身硬实力的提升,来摆脱粉丝经济的影响,让大家意识到这是一条相对合理的路线,但由于他们的初始路线就是依赖偶像的产业,这也使得整体公司的盈利模式已经趋于固定。这次丝芭的发展向AI技术倾斜,我们不能确定是不是一步好棋,但这种敢于走出舒适区的尝试是值得赞赏的。

从行业来看,无论是虚拟偶像还是虚拟社区都在影响着娱乐圈未来的发展,随着AIGC的快速发展,越来越多的从业者相信,自己可能无法在这次技术浪潮中置身事外。尤其在进入到2024年后,AI已经成为显学,行业对于AI的探讨走过了盲人摸象的阶段,已经可以对未来有新的展望了。

​

如何学习AI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。

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】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

相关推荐

LAMMPS+Phonopy计算声子色散曲线

机器学习训练完势函数之后,需要对加以验证。对于晶体而言,色散曲线是其衡量计算是否准确的最重要标准,当然,还有能量,比热,RDF等性质。

qq_68842798的博客 3462

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 224

【电磁场与电磁波课程设计】基于HFSS的双频微带天线仿真及设计

第五代移动通信技术(5G)的商用已经近在眼前,作为移动通信中最为重要的功能组件,面向5G通信应用的手机天线与基站天线的技术研究与设计成为近年来的热点。随着移动通信中“跳频”“扩频”等通信技术发展,为了满足与多个终端的通信要求,实现多系统共用和收发共用等功能,这就要求天线在不同频段下工作。根据国家工信部的最新规定,5G移动通信的中频段被划定在3.3 GHz-3.5 GHz及4.8 GHz-5.0 GH,面向5G移动通信的天线应具有高增益、小型化、宽频段及高隔离度等技术特征,以满足5G通信的高传输速率、波束智能

weixin_44450575的博客 1万+

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 398

如何理解界面陷阱电荷呢(interface trapped charge)和费米钉扎效应?

如何理解界面陷阱电荷呢?(interface trapped charge) 我们在学半导体物理的时候经常对各种界面态和陷阱分不清楚,然而这却是半导体中最为关键的知识点之一。我这路主要介绍一下如何比较直观地理解界面陷阱电荷,应该也有叫界面态,快态之类的。 在介绍界面陷阱电荷之前,我们可以回顾一下施主(donor)和受主(acceptor)的概念。在si中如果掺杂了n型杂质P,那么P由于最外层电子有5个,有一个电子比较容易跑走,成为自由移动的导电电子,在能带中可以表现为电子从禁带中的能级跃迁到导带,这种情况我

Wang_P_P的博客 3万+

从零开始搭建GD32F103CBT6开发环境:VSCode配置与实战技巧

本文详细介绍了如何从零开始为国产MCU GD32F103CBT6搭建高效的VSCode开发环境。内容涵盖工具链安装、VSCode核心插件配置、工程目录结构规划、关键配置文件编写以及Makefile实战,旨在帮助开发者摆脱传统IDE束缚,利用现代化工具链提升嵌入式开发效率。

weixin_29158413的博客 448

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 2万+

赛灵思KV260视觉AI套件实战:从模型到边缘部署全流程解析

边缘计算与AI推理加速是当前嵌入式系统和物联网领域的关键技术。其核心原理在于将计算任务从云端下沉至网络边缘的设备端,通过专用硬件加速器(如FPGA、ASIC或NPU)执行神经网络推理,从而显著降低延迟、减少带宽消耗并提升数据隐私性。这一技术为实时性要求高的应用场景(如工业视觉检测、智能安防、自动驾驶等)提供了关键支撑。以赛灵思(Xilinx)的Zynq UltraScale+ MPSoC平台为例,其集成了ARM处理器与可编程逻辑,通过预置的深度学习处理器单元(DPU)为卷积神经网络提供高效INT8加速。开发

weixin_28719225的博客 326

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 246

sphincs+ Nist Round3文档中文译版(SPHINCS+ Submission to the NIST post-quantum project, v.3)

1. 引言 哈希基础签名方案最初是由Lamport [14]在1970年代后期作为一次性签名方案开发的,并由Merkle [16]扩展为多次签名方案。这些方案的安全性易于分析,并仅依赖于所使用的哈希函数的属性。然而,Merkle基于树的签名方案需要在密钥生成时就确定要进行签名的数量,且为了保持性能这个数字要小。最重要的是,该系统需要用户记住一个状态:这个状态包含一些信息以记住密钥已经进行了多少次签名。 在Lamport方案诞生后的40年里,产生了许多想法改进了哈希基础签名的性能、实用性和理论基础,最终XMS

dedanddwb的博客 394

基于STM32的家庭环境监测毕业设计(全部资料)

本文设计并实现了一套基于STM32的家庭环境监测系统,具备温湿度、烟雾浓度和PM2.5检测功能,通过OLED屏实时显示数据,并能自动或手动控制风扇、加湿器等设备。系统采用分层架构设计,包含数据采集、处理、显示和控制执行模块,经测试性能稳定可靠。研究结果表明,该系统能有效提升家庭环境监测与控制的智能化水平,但仍存在传感器精度和智能化程度不足等问题,未来可进一步优化硬件配置并引入AI算法提升性能。

3254968421的博客 462

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 500

【ComfyUI】FluxKontext 身形调优与体态增强

AI身形调优与体态增强解决方案 该工作流通过Flux系列模型实现人物体态的智能化增强,主要特点包括: 采用UNet主体模型+双文本编码器+身形增强LoRA的架构组合 通过ReferenceLatent保持原始姿态的同时强化胸腰臀比例 完整工作流包含图像加载、文本编码、潜空间映射等8个核心节点 支持自动化的前后效果对比展示 应用优势: 保持人物自然姿态的前提下实现局部强化 支持通过Prompt精确控制增强方向 适用于摄影后期、角色美化等创作场景 输出效果稳定且风格统一 使用方

Mr数据杨 1298

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 201

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 199

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 558

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 573

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 90

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 278

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 640

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 338

语音识别与语音合成的技术原理及应用

语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。

weixin_62919816的博客 210

设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率

设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。

goujunwe的博客 337

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 205

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程,跟着博主一起来还原整个过程。

夜郎King的博客 4628

影视场景怎么用AI生成3D镜头预演?从概念图、场景白模到网页审片

概念图有氛围,不代表能直接用于镜头预演。本文围绕剧本拆镜、资料与尺度假设、场景白模、机位走位、动作节拍和网页审片,介绍 AI 生成 3D 场景的预演流程。通过稳定对象与相机编号、统一镜头表、意见关联版本和三轮审核,让讨论落到具体镜头,同时明确白模与网页预演不能替代真实场地勘景及现场安全判断。

Solange__的博客 540
上一篇: “宝藏AI神器”通义听悟上新:超长音视频随便问,高校师生可获500小时免费时长
下一篇: 小学生开始用AI大模型了
爱喝白开水a
博客等级 码龄3年 6793粉丝 763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