五官乱飞，张嘴、瞪眼、挑眉，AI都能模仿到位，视频诈骗要防不住了
如此强大的AI模仿能力，真的防不住，完全防不住。现在AI的发展已经达到了这种程度吗？你前脚让自己的五官乱飞，后脚，一模一样的表情就被复现出来，瞪眼、挑眉、嘟嘴，不管多么夸张的表情，都模仿的非常到位。加大难度，让眉毛挑的再高些，眼睛睁的再大些，甚至连嘴型都是歪的，虚拟人物头像也能完美复现表情。当你在左侧调整参数时，右侧的虚拟头像也会相应地改变动作给嘴巴、眼睛一个特写，模仿的不能说完全相同，只能说表情一模一样（最右边）。这项研究来自慕尼黑工业大学等机构，他们提出了GaussianAvatars，这种方法可用来
如此强大的AI模仿能力，真的防不住，完全防不住。现在AI的发展已经达到了这种程度吗？
你前脚让自己的五官乱飞，后脚，一模一样的表情就被复现出来，瞪眼、挑眉、嘟嘴，不管多么夸张的表情，都模仿的非常到位。
加大难度，让眉毛挑的再高些，眼睛睁的再大些，甚至连嘴型都是歪的，虚拟人物头像也能完美复现表情。
当你在左侧调整参数时，右侧的虚拟头像也会相应地改变动作
给嘴巴、眼睛一个特写，模仿的不能说完全相同，只能说表情一模一样（最右边）。
这项研究来自慕尼黑工业大学等机构，他们提出了 GaussianAvatars，这种方法可用来创建在表情，姿态和视角（ viewpoint ）方面完全可控的逼真头部虚拟（ head avatars）。
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.02069.pdf
- 论文主页：https://shenhanqian.github.io/gaussian-avatars
在计算机视觉和图形学领域，创造出能够动态展现人类虚拟头部一直是一个具有挑战性的问题。特别是在表现极端面部表情和细节方面，例如皱纹和头发等细节的捕捉相当困难，生成的虚拟人物往往会出现视觉伪影的问题
在过去的一段时间里，神经辐射场（NeRF）及其变种已经在从多视图观察中重建静态场景方面取得了令人印象深刻的成果。随后的研究扩展了这些方法，使得NeRF能够用于人类定制场景的动态场景建模。然而，这些方法的一个缺点是缺乏可控性，因此无法很好地适应新的姿态和表情
最近出现的「3D高斯喷洒」方法实现了比NeRF更高的渲染质量，可用于实时视图合成。然而，该方法不支持重建输出的动画
本文提出了 GaussianAvatars，这是一种基于三维高斯 splats 的动态 3D 人头表示方法。
具体而言，给定一个 FLAME（对整个头部进行建模）网格 ，他们在每个三角形的中心初始化一个 3D 高斯。当将 FLAME 网格动画化时，每个高斯模型都会根据其父三角形进行平移、旋转和缩放。然后，3D 高斯在网格顶部形成辐射场，补偿网格未准确对齐或无法再现某些视觉元素的区域。
为了保持虚拟人物的高度真实感，本文采用了绑定继承策略。同时，本文还研究了如何在保持真实感和稳定性之间取得平衡，以实现虚拟人物的新颖表情和姿态动画化。研究结果显示，与现有研究相比，GaussianAvatars在新颖视图渲染和驾驶视频重现等方面表现出色
方法简介
如下图 2 所示，GaussianAvatars 的输入是人头的多视图视频记录。对于每个时间步，GaussianAvatars 使用光度头部跟踪器（head tracker）将 FLAME 参数与多视图观察和已知相机参数相匹配。
FLAME 网格的顶点位置各不相同，但拓扑结构相同，因此研究团队可以在网格三角形和 3D 高斯splat之间建立一致的连接。利用可微分的图块光栅器（tile rasterizer）将splat渲染成图像。然后，通过真实图像监督，学习逼真的人体头部头像
为了获得最佳质量，静态场景需要通过一组自适应密度控制操作来紧凑和修剪高斯splat。为了实现这一点，研究团队设计了一种绑定继承策略，使新的高斯点与FLAME网格保持绑定，同时不破坏三角形和splat之间的连接
实验结果
该研究使用新的视角合成技术来评估重建质量，并通过自我复现来评估动画的保真度。下图3显示了不同方法之间的定性比较结果。在新的视角合成方面，所有的方法都能够产生合理的渲染结果。但是，通过仔细检查PointAvatar的结果，可以发现由于其固定的点大小，会出现点状伪影。而采用3D高斯各向异性缩放技术的GaussianAvatars则能够缓解这个问题
我们可以从表1的数量比较中得出相似的结论。与其他方法相比，GaussianAvatars在新视图合成方面表现出色，self-reenactment方面也很出色，在LPIPS方面感知差异明显降低。需要注意的是，self-reenactment是基于FLAME网格跟踪的，可能无法完全对齐目标图像
为了测试虚拟形象动画在现实世界中的表现，该研究进行了图4中的跨身份再现实验。结果显示，虚拟形象准确地再现了源演员的眨眼和嘴巴动作，呈现出活泼复杂的动态，如皱纹等
为了验证方法组件的有效性，该研究还进行了消融实验，结果如下图。
不谈智能体，客户都不见你。腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、腾讯优图实验室负责人吴运声在采访中坦言。这意味着，如今提供云服务，若没有智能体相关的硬核能力，已难以打动客户。在2025腾讯全球数字生态大会上，腾讯云给出了自己的回应：正式发布智能体开发平台3.0（ADP3.0），并宣布腾讯优图实验室的关键智能体技术将逐步开源。据悉，该版本历经近三个月集中迭代，累计上线近600项功能，在RAG能力、Workflow流程、多智能体协作、应用评测及插件生态等方面实现全面升级。更值得关注的是，腾讯云透露未来数月将持续开源
在千兆宽带、5G通信与云服务深度普及的2026年，大众普遍以为超大文件传输已步入“秒级时代”，但现实远未达到这般畅快。当面对数TB乃至数十TB级别的庞大数据集时，当下最可靠、最迅捷且兼顾安全性的传输方案，依然是“物理位移”——依靠人工携带存储介质完成跨地域交付。一位来自河南信阳的用户讲述了真实经历：他曾需将4TB资料从信阳送往郑州，首次尝试纯网络传输，系统预估总耗时近72小时；最终改用专人驱车运送，单程仅需约2.5小时，当天即完成取件与送达，整体效率显著超越线上方式。该实例迅速引发热议，多位资深IT博主随
近日，兄弟（中国）商业有限公司宣布其智能刺绣设计应用“畅享绣”已完成iOS系统适配及操作体验优化，现已正式上线AppStore。苹果用户可通过iPhone或iPad设备，便捷地将手绘图案转化为刺绣作品，以科技力量赋能传统工艺，开启全民创意刺绣新纪元。此次iOS版本的发布，意味着“畅享绣”已全面覆盖安卓与苹果两大移动平台，使更多用户能够随时随地享受刺绣的乐趣。该应用程序致力于降低专业门槛，让每一位用户都能成为生活中的艺术创作者。以往，个性化刺绣需要依赖专业软件，操作繁琐。而“畅享绣”只需
大语言模型面对加密数据，即便最新的Qwen3也会感到压力！尽管当下各类推理模型在多种基准测试中表现优异，但在密码学这样对逻辑严谨性和细节准确性要求极高的专业领域，模型的推理能力还有待深入挖掘。密码学不仅要求模型具备高级数学运算能力和严密的逻辑推理链，还需要其能够精准辨识复杂加密模式中的潜在规律；成功解密要求模型拥有极强的综合推理能力。上海AILab等联合推出的CipherBank测评，使用大量真实隐私场景数据和多种密码算法，严苛挑战当前最先进的大模型。CipherBank的测评结果显示，目前的大语言模型
只需动动嘴，就能操控GUI代理？由美团与浙江大学联合推出的GUIRoboTron-Speech——让你彻底解放双手，直接对设备“发号施令”。这是首个可以直接通过语音指令和屏幕截图进行端到端（End-to-End）决策的自主GUI智能体，致力于为用户提供更自然、高效且无障碍的人机交互方式。从文本到语音，智能代理的新一轮进化目前，基于大语言模型（LLMs）的自主GUI智能体已经能够通过文本指令自动完成跨应用、多步骤的复杂操作，显著提升用户效率。然而，这种依赖文本输入的方式在某些场景中存在明显局限
2025年CVPR会议：首届具身智能通用机器人操作研讨会及挑战赛(GRAIL)全球顶级计算机视觉与人工智能会议CVPR将于2025年6月11日至15日在美国田纳西州举行。届时，INRIA、华盛顿大学、MBZUAI等顶尖机构将联合举办首届具身智能通用机器人操作研讨会和挑战赛(GRAIL)。该研讨会旨在攻克机器人操作的通用性难题，推动通用机器人技术发展。研讨会亮点：聚焦挑战：真实世界机器人操作面临诸多挑战，例如处理多样化物体、适应不同场景变化以及执行未知任务。GRAIL研讨会将汇聚计算机视觉、
无论是专业摄影师还是摄影爱好者，相机内存储卡的可靠性都至关重要，尤其是在恶劣的拍摄环境中，数据存储的安全性更是不可忽视。尽管市场上有多种支持三防功能的移动存储设备用于数据备份，但最常用的SD存储卡由于采用塑料外壳，长期使用后容易出现破损，导致数据损坏，甚至可能损坏相机的存储卡槽，带来的损失不可估量。国际存储品牌雷克沙推出了全新的Armor系列SD存储卡，不仅读写速度快，还采用了不锈钢材质的外壳，具有优异的防水、防尘和防跌落性能，为相机的原始拍摄数据提供了可靠的保护。雷克沙ArmorSD存储卡分为GOLD
1.1计算机发展历程[计组]1.0_你好，我是计算机组成原理我们生活在一个信息化程度极高的世界中，我们每天的生活都离不开电脑和手机，这些设备实际上都属于计算机的范畴。计算机的底层结构由硬件构成，在硬件之上，我们会安装操作系统，再在操作系统上运行各种应用软件，这样就能得到一个易于使用的计算机系统。通过计算机网络，这些设备实现了信息的互联互通，这正是我们现在生活的信息化世界的缩影。计算机组成原理这门课研究的就是这些计算机硬件在底层如何协同工作。既然我们要研究硬件，不妨先来看一下大家日常生活中常见的一些硬件
近日，vivo的一项智能手表专利正式获得批准并公开展示。该专利采用模块化设计，通过磁力锁扣和滑动限位槽，用户可以手动调整传感器的位置，以确保健康数据的精准收集。vivo这项专利的核心亮点是其模块化结构。手表由可穿戴主体和可拆卸设备主体两部分组成，用户可以通过滑动限位槽和磁力锁扣，旋转或移动内部传感器模块，将其调整到最佳佩戴位置。这种设计有效提高了健康数据的监测准确性，如心率和血氧等关键指标。对于不同体型和佩戴习惯的用户来说，这种可调节性尤为重要，能够确保传感器与皮肤的紧密接触，减少因位置偏差导致的误差
Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统，拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起，适合需要持续观察和微调设备状态的场景。
极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件，支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明，避免使用，享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时，它能把识别后的处理步骤接得更顺，资料录入这类场景会省下不少时间。
