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用unity自制一个碧蓝航线 立绘绘制、live2d建模+动画、unity编程+互动设计 全流程自制同人模型！！！！！柴郡猫虚拟主播同人模型~ 一个unity和live2d接合的实验性样品。 最终产出了可以在电脑或者手机上直接运行的小游戏。 #AzurLane #Cheshire #Live2D #unity #indiegames

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Greyfish13

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NSFW#AzurLane#Cheshire#Live2D#unity#indiegames
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腾讯发布混元3D 2.1 模型 支持真实材质渲染 这是首个完全开源的AI 3D建模工具 提供了模型权重、训练代码和数据处理流程以及核心架构等全部数据👍🏻 混元3D 2.1 通过引入PBR（基于物理的渲染）技术，显著提升了材质细节的真实性，模型在不同光照下更自然、更一致。 可在个人电脑上运行！ 可直接用于生产：腾讯自研游戏编辑器「轻游梦工坊」 使用混元3D后，道具制作时间从 2天/个压缩到0.2天/个，提效显著。
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花了很长时间完成了一个表情练习，从年前一直做到现在。方法是从之前项目的同事那学来的，利用图层可以在同一个模型上制作多个表情，并通过控制图层透明度模拟动画效果，过程比较麻烦不太实用。
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使用AI生成3D模型，最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程 以下是GPT4总结的制作流程： 1. 文本到3D生成 在LumaLabs使用Gini文本到3D：访问LumaLabs网站，选择Gini文本到3D功能，输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。 预览和调整：预览生成的3D模型，根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型 导入模型到Blender：将生成的3D模型（如身体、头部和手部）导入到Blender中。 调整模型位置和比例：在Blender中调整各个部分的位置和比例，确保模型的整体协调。 组合和调整细节：将不同的部件（头部、手部等）组合成一个完整的模型，对模型的姿态、细节进行必要的调整。 模型优化：对模型进行必要的优化，包括调整网格和重新拓扑（如果需要），以便于动画处理。 3. 动画和导出 应用骨骼和动画：将调整好的3D模型导出为FBX文件，然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。 导入动画到Blender：将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑 动画循环设置：在Blender中设置动画循环，确保动画可以平滑地循环播放。 相机和光照设置：调整相机角度和光照设置，以改善动画的视觉效果和氛围。 渲染设置：调整渲染设置，包括分辨率和渲染引擎设置，以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理 渲染动画：在Blender中渲染完成的动画，导出为视频文件。 后处理：可选地，将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理，添加背景、特效和其他视觉元素，以完成最终的动画作品。 通过这些具体的小步骤，从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释，为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。
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顺藤摸瓜找到这个视频的作者了 问了下 一对一教学是3000元 丢个视频你自己学是588元 可以使用训练好的模型，也可以自己用SD生成定制自己独有的虚拟人模型 一个模型一张脸，做好无法更换！ 显卡3060起步
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如何用DeepSeek-R1蒸馏出属于你自己的大模型！ 发现了一个新的fune-tune框架，可以在1小时内让DeepSeek-R1蒸馏出属于你自己的小模型，整个过程是全自动的，不需要编写代码或者手动调节，仅需定义你的数据集即可。 [1/2]
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Kame 是一款小型开源机器人，它的动作像真正的动物一样，而且可以轻松定制和编程。
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参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。 有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。 自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub： 主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单 提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。
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GitHubDaily

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如果你在做游戏, 那一定要看看这个大模型! 给大家带来腾讯刚刚发布的可以生成人物动作的大模型hunyuan-motion-1.0 实测 这个模型最大的特性是可以通过文字描述生成动作, 并且它是端到端的模型, 生成的动作可以直接用于Blender、Unity、UE等主流3D工具 我简单测试了几个极限场景, 这个模型对于日常场景的动作还原很不错, 甚至一些复杂一点的, 比如黑客帝国中的子弹时间的下腰动作还原得也不错. 那么极限在哪里呢? 简单来讲, 职业运动员的动作不太行, 比如跳台滑雪, 跳水, 小轮车这类. 总结, 这个模型用于快速生成游戏场景中NPC的日常生活动作是完全够用的, 不过主要角色的动作设计还是需要大量修改才能使用.
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一个相当牛的开源项目 Windows-Use，让任何大语言模型直接控制操作 Windows 系统。 支持打开应用、按钮点击、文字输入等基础交互，可自动化执行命令，实现系统级别的自动化操作。 GitHub： 同时可实时捕获和理解界面状态，智能判断下一步操作，不依赖传统的计算机视觉模型。 支持 Windows 7 到 Windows 11 全系列系统，可直接语音输入，动动嘴皮就能控制电脑。
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开源社区终于有一个好的视频转绘项目了！ 还提供了 Colab 笔记，直接运行就可以，不需要摆弄麻烦的 Comfyui 流程和一堆模型了。 Diffutoon 能够以动漫风格渲染出细节丰富、高分辨率和长时间的视频。它还可以通过一个附加模块根据提示编辑内容。
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歸藏(guizang.ai)

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我要吹爆这个 AI 搭建上千张桌游卡片设计灵感图库工作流⚡️💥 仅用时 3 天，在 AI 的协助下从创意到实现！🔥 组合图片、AI、各种上下文，通过 AI 完成多模态的输入和输出，完美建模一个生产工作流🤯 所有的逻辑、思路、流程、和提示词全公开，可直接复用，可复制运行！ 工作流链接 👉
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Tom Huang

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今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。 其实 HuggingChat 也不错的 你可以在这里体验所有的开源大语言模型
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indigo

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每个人都能买得起 英伟达发布个人AI超级计算机 ，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。 将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。 设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心 也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿 参数的大语言模型。 通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿 参数模型。 而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。 简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！
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小互

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前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。 这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。 它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。 这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互： 你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。 核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分： 前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应 后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容 用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。
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歸藏(guizang.ai)

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刚刚过去的一天ai行业又有大事发生！ Openclaw的最大竞争对手来了！ Perplexity 宣布推出perplexity computer，这个云端电脑聚合了多款最新大模型，可以根据用户的提出的需求寻找最合适的大模型从而完成任务。 可以说这是用了和openclaw完全不同的架构，openclaw是由用户自己运行的电脑，通过一个大模型来解决问题。而perplexity则是通过多种大模型聚合的云端电脑帮用户寻找最合适的大模型解决问题。 一个像私人助理，一个像工作团队。目前200刀每月，大家可以体验。 Moonlake 在今天推出了全新的多模态大模型，从视频演示中，他们只输入了几句话，就生成了一个保龄球游戏的全貌。这个大模型的厉害之处大家可以去他们的官推视频查看，可以说是对于游戏生成行业的一次冲击。也是我觉得非常厉害的一个产品，世界果然属于聪明的年轻人 Anthropic 宣布收购了 Vercept ，这是一家ai桌面助手，可以学习人类的习惯去使用电脑，对于后续ai工作流的提升极为有用。 claude和openai也均对ai安全性问题给出了最新的处理建议，在ai高速发展的今天，安全性更为重要 感谢各位点赞支持！关注我，每天带来最新的ai资讯！
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太酷了，阿里通义实验室给出了一套完整的可实时交互的数字人系统！ 先是一款单图秒级3D数字人生成模型：LAM，支持实时动画和交互功能 支持跨平台、低延迟、实时渲染 另外还开源了两个配套工具，形成了一个完整的可实时交互的数字人系统 1、Audio2Expression，一个音频驱动的表情动画模型，用于驱动LAM生成的数字人头像，根据音频做出相应的嘴型和表情 2、OpenAvatarChat，数字人实时对话系统，核心是多模态低延迟，平均回答延迟在2.2秒左右 #AI数字人 #虚拟主播
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