PSHuman是先进的单图像3D人像重建技术。基于跨尺度多视图扩散模型，仅需一张照片，能生成高度逼真的3D人像模型，包括精细的面部表情和全身姿态。核心优势在于能同时建模全局形状和局部细节的联合概率分布，避免几何失真，还能保持不同视图下身体形状的一致性。PSHuman通过显式人体雕刻技术，高效恢复逼真的纹理人体网格。在多个数据集上表现出色，具有出色的几何细节、纹理保真度和泛化能力。
单图像3D人像重建：用户只需提供一张人像照片，PSHuman能快速生成详细的3D模型，大大提高了3D人体建模的效率。
精准 AI 翻译，支持 100 + 语言
“适用于商务、语言学习和全球交流场景”
精准翻译
文本、文档、图片翻译
自动语法修正
学习助手
应用积分系统
https://openl.io/zh/
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Wear-Any-Way是阿里巴巴拍立淘团队推出的创新的虚拟试穿框架。通过稀疏对应对齐机制，实现了高保真度且可定制的虚拟试穿效果。用户可以生成逼真的试穿图像，通过简单的点击和拖动操作，精准操控服装的穿着方式，如卷起袖子、调整大衣开合等，为虚拟试穿带来了全新的交互体验。Wear-Any-Way支持多种输入类型，包括单件试穿和多件搭配试穿，可应用于模特到模特、模特到街道等多种场景。
自由定制试穿：用户可以根据自己的喜好和需求，对虚拟模特身上的服装进行自由定制，包括调整服装的尺寸、颜色、款式以及细节元素，如袖长、领型、腰身等。可以尝试不同的搭配方式，如内搭、外套、配饰等，以创造出独一无二的穿搭效果。高保真度渲染：基于先进的图像渲染技术，确保虚拟试穿的效果接近真实穿着体验。通过高精度的模型构建和光影处理，系统能呈现出服装的材质质感、纹理细节以及穿着后的形态变化，使用户在试穿过程中感受到更加真实、生动的视觉效果。多件服装搭配试穿：支持单件服装的虚拟试穿，支持同时提供上衣和下衣，实现整套搭配的试穿效果。多场景试穿：能支持各种子任务。模特到模特的试衣，多件服装的搭配试衣，或是街拍、坐姿等复杂情景。智能推荐与搭配：基于阿里巴巴的大数据分析和AI技术，Wear-Any-Way能根据用户的购物历史、浏览记录以及个人偏好，智能推荐适合的服装款式和搭配方案。
稀疏对应对齐机制：通过学习一系列可置换的点嵌入，注入到模型中，实现了对服装细节的精确控制。用户可以通过简单的点击和拖动操作来定制服装的上身效果，比如拖动袖子卷起、拖动外套打开、通过点击控制褶子的款式等。双U-Net结构：整个框架由两个U-Nets组成。Reference U-Net以服装图像为输入，提取细粒度特性；Main U-Net负责生成试穿结果，需要人物图像（蒙面）、服装蒙面和潜在噪声作为输入，并由姿态控制通过一个额外的姿态编码器。基于点的控制：由一个点嵌入网络和稀疏对应对齐模块实现，火焰和雪花的符号分别表示可训练参数和冻结参数。
项目官网：https://mengtingchen.github.io/wear-any-wayarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2403.12965
虚拟试衣室：消费者可以在虚拟试衣室中看到衣服穿在模特身上的效果，并且可以通过交互操作将衣服调整到自己喜欢的样式。时尚设计与展示：设计师和品牌可以更灵活地展示不同模特穿着同一服装的效果，更好地评估服装的适应性和多样性。个性化定制：用户可以根据自己的喜好和需求，调整服装的穿着方式，如卷起袖子、打开外套、调整褶皱等。电商与零售：商家可以更直观地展示服装在模特身上的效果，用户可以在虚拟环境中看到服装在不同场景下的效果，，提升消费者的购物体验。
基于ChatGPT的虚拟AI伴侣聊天应用，实现个性化互动和深入对话
[“作为陪伴，消除寂寞”，”娱乐放松”，”获取生活及学习建议”，”提高外语能力”，”演练社交技巧”]
和David聊职业规划，他根据我的性格和兴趣给出了非常中肯的建议。
和Sara聊音乐、电影和旅行，她的品味和我惊人的一致。
和Sam聊天可以获得非常积极向上的精神支持，他总能化解我的焦虑。
角色多样性
互动聊天
可自定义操作
智能回复
https://openlove.life/
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交互叙事的AI对话生成工具
“游戏开发、虚拟角色对话生成”
游戏开发公司使用Aiwright进行游戏角色对话生成
虚拟角色交互应用使用Aiwright进行用户反馈收集和实验分析
在线交互叙事平台使用Aiwright进行对话图分析和聚类
分析和聚类大型对话图
通过代码和自然语言混合进行对话生成
移动友好的网页界面进行对话交互
用户反馈收集和实验分析
https://pl.aiwright.dev/
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Step-2 mini 是阶跃星辰推出的轻量级极速大模型，基于新一代自研 Attention 架构 MFA 开发。仅用 3% 的参数量就保留了 Step-2 超过 80% 的性能，显著提升了生成速度和性价比。模型在输入 4000 tokens 时，平均首字时延仅为 0.17 秒，展现出极快的响应能力。Step-2 mini 采用 MFA 架构，相比传统多头注意力架构，节省了近 94% 的 KV 缓存开销，大幅降低了推理成本。
通用任务处理：能处理多种通用语言任务，如文本生成、问答、翻译等。代码生成与优化：在代码生成方面表现突出，能够理解用户需求并生成可执行代码。逻辑推理与数学问题解决：具备较强的逻辑推理能力，能解决复杂的数学问题。
多矩阵分解注意力机制（MFA）架构：MFA 架构是阶跃星辰与清华大学等机构共同研发的新型注意力机制。通过矩阵分解的方式，显著减少了传统注意力机制中的键值缓存（KV Cache）使用量，降低了内存消耗。MFA 架构采用了激进的低秩分解策略，成功地在扩展模型注意力头的数量和维度时保持了极高的参数效率。 强化学习技术：Step-2 mini 通过大规模的强化学习训练，使用 On-Policy（同策略）强化学习算法，实现了模型的“文理兼修”。高性价比与快速响应：Step-2 mini 在保持低计算成本的同时，响应速度极快，适合对效率和成本有较高要求的场景。
项目官网：访问阶跃星辰开放平台调用API接口。
价格：输入 1 元/百万 token；输出 2 元/百万 token。
数学问题解答：Step-2 mini 能构建合理的推理链，对复杂数学问题进行规划和逐步求解。逻辑推理：在逻辑推理任务中，Step-2 mini 能自主尝试多种解题思路，在得到初步答案后，自我反问尝试有没有其他可能性，确保枚举出所有效果良好的解决方案。数据分析：Step-2 mini 能帮助科研人员进行逻辑推理、数据分析，整合跨学科知识，推动科研项目进展。文献理解：模型能理解和总结科研文献，提供关键信息和研究方向的建议。代码开发：Step-2 mini 协助程序员高效开发代码，提供代码示例和逻辑分析。商业决策：为管理者提供商业决策的逻辑分析和建议，优化办公流程。
您的个人AI助手，随着每次交谈变得更加智能
“作为个人聊天伙伴、信息获取、任务协助等”
作为写作或脑力激荡的创意来源
提问获取信息性回答
进行日常闲聊娱乐
文本、语音等多种交互方式
用户中心设计流畅
状态不断进化和学习
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FramePainter 是基于 AI 的交互式图像编辑工具，通过结合视频扩散模型和直观的草图控制，让用户能通过简单的绘制、点击或拖动操作来指示编辑意图，实现对图像的精确修改。FramePainter 的核心优势在于其高效的训练机制和强大的泛化能力，即使在少量样本的情况下，也能生成高质量的编辑结果。
直观的草图控制：用户可以通过在图像上绘制草图、点击点或拖动区域来指示编辑意图，FramePainter 能够将这些简单指令转化为精确的图像编辑。强大的 AI 技术：借助视频扩散模型（Video Diffusion Models），FramePainter 提供了前所未有的编辑能力，能够实现复杂且自然的图像变换。高质量输出：支持实时预览和智能处理，确保编辑结果的专业性和高质量。低训练成本与高效泛化：通过将图像编辑重新定义为图像到视频的生成问题，FramePainter 继承了视频扩散模型的强大先验，显著减少了训练数据需求，并在未见过的场景中表现出色。匹配注意力机制：为解决视频扩散模型在处理大运动时的局限性，FramePainter 引入了匹配注意力机制，通过扩大感受野并鼓励编辑图像与源图像之间的密集对应关系，进一步提升编辑的精确性和一致性。
图像到视频生成任务的重新定义：FramePainter 将交互式图像编辑任务重新定义为图像到视频的生成问题。具体来说，源图像作为视频的第一帧，编辑信号（如草图、点击点或拖动区域）指导生成包含源图像和目标图像的两帧视频。视频扩散模型的应用：FramePainter 基于视频扩散模型的强大能力，模型通过捕捉真实世界中的动态变化（如物体运动、姿态变化等），为图像编辑提供了更自然和连贯的结果。与传统的基于文本到图像扩散模型的方法相比，FramePainter 不需要大量的训练样本和额外的参考编码器。匹配注意力机制：为了解决视频扩散模型在处理大运动时的局限性，FramePainter 引入了匹配注意力机制。机制通过扩展空间注意力到时间轴，扩大了感受野，并鼓励编辑图像与源图像之间的密集对应关系。轻量级稀疏控制编码器：FramePainter 使用轻量级稀疏控制编码器来注入编辑信号（如草图或拖动点），避免对源图像重建产生影响。
Github仓库：https://github.com/YBYBZhang/FramePainterarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08225
概念艺术创作： FramePainter 支持艺术家通过直观的草图控制来实现复杂的图像变换。艺术家可以简单地在图像上绘制草图，FramePainter 将草图转化为精确的编辑，创造出概念艺术作品。产品展示： FramePainter 可以用于创建更加动态和吸引人的产品展示图像。通过模拟不同的物理交互，如改变产品的角度、光线或背景，生成更加真实和引人注目的产品图像，提升广告的吸引力。社交媒体内容： FramePainter 提供的直观编辑功能使内容创作者可以轻松地对图像进行个性化编辑，如添加创意元素、调整颜色和光线等，制作出独特且引人注目的社交媒体帖子。表情和姿态： FramePainter 基于视频扩散模型的强大先验，可以生成自然的表情变化和姿态调整，人像看起来更加生动和真实。光线和阴影： FramePainter 可以用于调整人像的光线和阴影，增强图像的立体感和深度。可以在后期制作中实现更加专业的效果。
增强 LLM 的可用性和安全性
“用于聊天和问答场景”
基于 AI 反馈的强化学习
优化 LLM 的可用性和安全性
提供高质量的排名数据集和奖励模型
https://starling.cs.berkeley.edu/
小编发现Starling-7B网站非常受用户欢迎，请访问Starling-7B网址入口试用。
百聆(Bailing)是开源的语音对话助手，基于语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、大语言模型（LLM）和语音合成（TTS）技术实现与用户的自然语音对话，实现类GPT-4o的对话效果。百聆无需GPU即可运行，端到端时延低至800ms，适用于各种边缘设备和低资源环境。百聆具备高效开源模型、无需GPU、模块化设计、支持记忆功能、支持工具调用、支持任务管理等项目特点，提供高质量的语音对话体验。
语音输入与识别：准确地将用户的语音输入转换为文本，为后续的对话处理提供基础。语音活动检测：过滤掉无效的音频片段，对有效的语音部分进行处理，提高语音识别的效率和准确性，避免对背景噪音等非目标语音的误识别。智能对话生成：对用户输入的文本进行深度理解和处理，生成自然、流畅且富有逻辑的文本回复，为用户提供智能、贴心的对话体验。语音输出与合成：将生成的文本回复转换为自然、逼真的语音，播放给用户，让用户基于听觉获取信息，实现完整的语音交互闭环。支持打断：具备灵活的打断策略，识别用户的关键字和语音打断行为，及时响应用户的即时反馈和控制指令。记忆功能：拥有持续学习的能力，能记忆用户的偏好、历史对话等信息，为用户提供个性化的互动体验。工具调用：支持灵活集成外部工具，用户用语音指令直接请求信息或执行操作，如查询天气、搜索新闻、设置提醒等。任务管理：高效地管理用户的任务，包括跟踪任务进度、设置提醒及提供动态更新等。
语音识别（ASR）：基于FunASR技术，将用户的语音信号转换为文本数据。涉及到对语音信号的采集、预处理、特征提取及模式匹配等步骤，用深度学习算法等技术手段，识别出语音中的词汇和语义信息，为后续的对话处理提供文本输入。语音活动检测（VAD）：基于silero-vad技术，对语音信号进行实时监测和分析，判断语音片段中是否包含有效的语音活动。分析语音信号的特征，如能量、过零率等，区分出语音和非语音部分，只对有效的语音片段进行后续处理，提高系统的效率和准确性。大语言模型（LLM）：deepseek作为核心的大语言模型，对ASR模块输出的文本进行处理。模型基于大量的文本数据进行训练，具备强大的语言理解和生成能力。理解用户输入文本的语义，结合上下文信息，运用自然语言处理技术，生成准确、自然且富有逻辑的文本回复，为用户提供智能的对话内容。语音合成（TTS）：用edge-tts等技术，将LLM生成的文本回复转换为语音信号。这一过程包括文本分析、韵律预测、语音合成等步骤，基于深度学习模型等技术，模拟人类的语音发音特点，生成自然、流畅且富有表现力的语音，让用户用听觉获取信息，实现语音交互的输出。
GitHub仓库：https://github.com/wwbin2017/bailing
智能家居控制：用语音指令操控家电设备，如开关灯、调节空调温度等，能切换预设的家居场景模式，如“观影模式”“睡眠模式”，提升家居生活的便捷性和舒适度。个人助理服务：帮助用户管理日程，提醒会议、约会等安排；查询天气、新闻、股票等信息，进行整理总结。汽车智能交互：作为车载语音助手，实现导航设置、音乐播放、电话拨打等操作，提高驾驶安全性和便利性；查询车辆信息，如油量、里程，控制车辆功能，如座椅加热、空调风速调节等。教育辅助工具：为学生提供在线学习辅导，解答学习问题，帮助理解知识；在语言教学中模拟场景进行对话练习，提供发音和语调反馈，增强学习效果。办公辅助应用：在会议中记录和整理会议内容，生成关键信息总结和待办事项清单。
