好奇订户对频道主的熟悉程度(跟风
Anonymous Poll
46%
只是订阅了频道,不熟
10%
除了频道以外还关注过其它平台
14%
聊过天(包括群聊
11%
熟悉频道主的多数公开网络身份
9%
知道频道主的大致现实身份
4%
面基过
47%
上过床(???
😈19
Forwarded from 资源管理器喵的瞎几把bb (资源管理器 喵♡)
压岁钱都收了不少是吧?疯狂星期四都不发文案了 我说你们真是好起来了 过个年都认不清自己了
🤷♂8
Forwarded from AI探索指南
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卧槽,Open AI的大招终于来了,发布视频生成模型 Sora,从演示来看视频生成时长、运动幅度以及稳定性均碾压现在的所有视频生成模型。#ai视频#
Sora能够创作出长达一分钟的视频,不仅保证了视频的视觉质量,还能准确响应用户的指令。将在今天想有限的访问者开放。
模型优势:
Sora能够创造出包括多个角色、特定动作类型以及对主题和背景的精确细节描述的复杂场景。这款模型不仅能理解用户在指令中提出的需求,还能洞察这些元素在现实世界中是如何存在和表现的。
这款模型对语言的理解非常深刻,使其能够精准地识别用户的指令,并创造出表情丰富、情感生动的角色。此外,Sora还能在同一视频内制作多个镜头,同时确保角色的形象和整体的视觉风格保持一致。
工作原理:
Sora是一种扩散模型(diffusion model),它通过从类似静态噪声的视频出发,逐步去除噪声,从而在多个步骤中生成视频。
Sora不仅能一次生成整个视频,还能延长已有视频的长度。我们通过使模型能够预见多个画面帧,解决了确保视频中主题即使暂时离开画面也能保持一致的难题。
Sora采用了类似于GPT模型的变压器架构(transformer architecture),这为其带来了优异的扩展性能。
在Sora中,视频和图像被表示为一系列小块数据,称为“补丁”(patches),每个补丁都类似于GPT中的“令牌”(token)。通过统一数据表示方式,我们能够在之前不可能的更广泛视觉数据范围内训练扩散变压器,包括不同的时长、分辨率和长宽比。
Sora基于DALL·E和GPT模型的研究成果。它采用了DALL·E 3中的重标记技术(recaptioning technique),为视觉训练数据生成详细描述的标题。因此,模型能更准确地遵循用户在生成视频中的文字指令。
除了能从文字指令生成视频外,Sora还能将现有静止图像转化为视频,准确地动态展现图像内容并关注细节。此外,它还能扩展现有视频或填补视频中缺失的画面。
了解更多:网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
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这款模型对语言的理解非常深刻,使其能够精准地识别用户的指令,并创造出表情丰富、情感生动的角色。此外,Sora还能在同一视频内制作多个镜头,同时确保角色的形象和整体的视觉风格保持一致。
工作原理:
Sora是一种扩散模型(diffusion model),它通过从类似静态噪声的视频出发,逐步去除噪声,从而在多个步骤中生成视频。
Sora不仅能一次生成整个视频,还能延长已有视频的长度。我们通过使模型能够预见多个画面帧,解决了确保视频中主题即使暂时离开画面也能保持一致的难题。
Sora采用了类似于GPT模型的变压器架构(transformer architecture),这为其带来了优异的扩展性能。
在Sora中,视频和图像被表示为一系列小块数据,称为“补丁”(patches),每个补丁都类似于GPT中的“令牌”(token)。通过统一数据表示方式,我们能够在之前不可能的更广泛视觉数据范围内训练扩散变压器,包括不同的时长、分辨率和长宽比。
Sora基于DALL·E和GPT模型的研究成果。它采用了DALL·E 3中的重标记技术(recaptioning technique),为视觉训练数据生成详细描述的标题。因此,模型能更准确地遵循用户在生成视频中的文字指令。
除了能从文字指令生成视频外,Sora还能将现有静止图像转化为视频,准确地动态展现图像内容并关注细节。此外,它还能扩展现有视频或填补视频中缺失的画面。
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Forwarded from 未題名の四月と海 (Krau's RSS Bot)
音游偏移量还是不会调?用25个音游带你深挖音游偏移量及引导系统
前排提示:佩戴耳机食用效果更佳 这是由于对上期视频(BV1q34y147EH)不太满意而花功夫制作的超级加倍续篇 希望能通过更多的具体实例,帮助更多的音游人解决偏移量相关的疑惑! 开头模仿了B站一位游戏区UP主,大家可以猜猜是谁 引用的站内站外视频素材均已做标注,且未用作盈利用途,如确有侵权请联系删除 如有大佬发现谬误或疏漏,请不吝指出,谢谢!
https://www.bilibili.com/video/av1650735894 (author: MacHertZ)
前排提示:佩戴耳机食用效果更佳 这是由于对上期视频(BV1q34y147EH)不太满意而花功夫制作的超级加倍续篇 希望能通过更多的具体实例,帮助更多的音游人解决偏移量相关的疑惑! 开头模仿了B站一位游戏区UP主,大家可以猜猜是谁 引用的站内站外视频素材均已做标注,且未用作盈利用途,如确有侵权请联系删除 如有大佬发现谬误或疏漏,请不吝指出,谢谢!
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