목차
한 문장으로 5분이면 3D 디지털 사람들이 직접 작업할 수 있습니다
디지털 휴먼 기술은 완전히 AI 기반입니다
디지털 피플, 대형 모델 시대의 새로운 응용 패러다임으로 돌입
기술 주변기기 일체 포함 대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.

대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.

May 08, 2024 pm 08:10 PM
일체 포함 디지털 맨 대형 모델

단 5분 만에 직접 작업할 수 있는 3D 디지털 휴먼을 만들어보세요.

이것은 대형모델이 디지털 휴먼 분야에 가져온 최신 충격입니다.

이렇게 수요를 한 문장으로 설명하면

대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.

생성된 디지털 인물이 직접 생방송 방에 입장해 앵커가 될 수 있습니다.

대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.

걸그룹 댄스에서는 춤추는 것도 문제 없어요.

대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.

전체 제작 과정에서 생각나는 대로 말만 하면 됩니다. 대형 모델은 요구 사항을 자동으로 분해하여 즉시 디자인을 얻고 아이디어를 수정할 수 있습니다.

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더 이상 상사/A당의 아이디어가 너무 참신하다고 두려워하지 마세요.

이러한 Vincent 디지털 휴먼 기술은 Baidu Intelligent Cloud의 최신 릴리스에서 비롯됩니다. 말할 수 없지만 디지털 사람들이 단번에 사용할 수 있는 문턱을 낮춰야 할 때다.

이런 놀라운 도구에 대해 듣고, 우리는 가능한 한 빨리 내부 테스트를 위한 자격을 확보했습니다. 자세한 내용을 살짝 살펴보겠습니다~

한 문장으로 5분이면 3D 디지털 사람들이 직접 작업할 수 있습니다

챗봇에서 빈센트픽쳐스, 빈센트비디오까지 대단하네요. 모델이 가져온 인터랙션 방식의 변화는 말할 필요도 없겠죠.

이제 Wenxin Yiyan 4.0을 기반으로 하는 Baidu Intelligent Cloud Xiling 플랫폼에서는 자연어 대화를 통해 디지털 인간 맞춤화도 실현할 수 있습니다.

예를 들어 브랜드 대변인을 생성하려면 몇 단계가 필요합니까?

먼저 "바이두 스마트 클라우드 브랜드 대변인 생성"이라는 프롬프트 단어를 입력하고 동시에 로고 이미지를 업로드하세요.

대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.

대형 모델은 얼굴 모양, 헤어스타일, 메이크업, 의상, 액세서리 등 다양한 차원에서 자동으로 단계별로 생각하기 시작합니다.

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요구 사항을 충족하는 디지털 인물을 자동으로 생성합니다. .

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세부 조정이 필요한 경우 "말하기"만 하면 됩니다.

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단 5~10분이면 사각지대가 없는 360° 고화질 디지털 휴먼이 기본적으로 형성됩니다.

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얼굴을 꼬집은 후 다음 단계는 디지털 인물이 움직일 수 있도록 표정을 첨부하는 것입니다. 한 번만 클릭하고 1~2분 정도 기다리면 됩니다.

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과거 며칠, 심지어 몇 달이 걸렸던 고정밀 3D 디지털 피규어의 맞춤 제작 주기에 비하면 이 분 단위의 효율성은 그야말로 '파괴적'이라고 할 수 있습니다.

효율이 크게 향상되었다는 전제하에 이러한 빈센트 디지털맨의 디테일 품질은 여전히 ​​높은 수준을 유지하고 있다는 점은 언급할 가치가 있습니다.

표현 세부 사항:

대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.

동작 품질:

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바이두 인텔리전트 클라우드(Baidu Intelligent Cloud)가 디지털 피플 분야에서 장기간 축적한 성과를 결합하면 뉴스를 방송하고 상품을 실시간으로 전달하기가 쉽습니다.

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디지털 휴먼 기술은 완전히 AI 기반입니다

바이두 인텔리전트 클라우드가 출시한 Wensheng 디지털 휴먼 솔루션에는 효율성과 구현 능력의 직관적인 향상 외에도 많은 기술적 세부 사항이 있습니다.

앞서 언급했듯이 기술 기반은 Wenxinyiyan 4.0입니다.

핵심 역할을 하는 대형 모델 기능은 다음과 같습니다.

  • 완료해야 할 작업과 하위 작업을 자동으로 해체
  • 사고 과정을 보여주고 합리적이고 근거가 확실함 , 그리고 전체 세대 과정을 "화이트 박스"로 만듭니다
  • 콘텐츠 추출을 기반으로 단기 기억을 구현하고 대화를 통해 디지털 휴먼 이미지를 지속적으로 조정할 수 있습니다

대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.

이렇게 대형 모델이 디지털 휴먼이 됩니다 인간의 심리를 이해할 수 있는 모델링 어시스턴트 Party A는 인간의 사고를 모방하고 디지털 휴먼 커스터마이징의 모든 세부 사항을 파악하고 프로세스를 제어할 수 있습니다.

동시에 대형 모델은 뒤에서 도구를 호출하는 능력도 보여줍니다.

예를 들어, 6000개 이상의 차원을 포괄하는 얼굴 모양과 얼굴 특징 세부 사항을 다루는 "지식 기반"을 사용하여 디지털 인간의 얼굴을 전체적으로 조정합니다.

Baidu Smart Cloud는 대형 모델 기술 외에도 Xi Ling 플랫폼에 새로운 AI 렌더링 기술을 추가하여 AI 드라이브 및 AI 옷감 시뮬레이션을 지원하여 디지털 사람들의 표정과 신체 움직임을 더욱 자연스럽게 만들고 의류 직물의 질감을 구현합니다. 더 현실적입니다. 포함 사항:

  • 질감을 더욱 사실적으로 만드는 동적 주름 맵.

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  • 분 단위의 4D 자동 바인딩으로 눈, 입술 등 부위를 완벽하게 닫을 수 있으며, 표정 스타일 전환도 지원합니다.
  • 사지 근육 돌출 및 충돌의 실시간 시뮬레이션.
  • ...

관계자는 또한 다음으로 Baidu Intelligent Cloud가 캐릭터, 행동, 장면, 조명 및 렌즈 요소에 대한 포괄적인 AI를 실현할 계획이라고 밝혔습니다.

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디지털 피플, 대형 모델 시대의 새로운 응용 패러다임으로 돌입

작년에는 모두가 기본 모델에 대한 논의가 본격화했다면 올해는 소라를 시작으로 디지털 피플이 가져온 응용 패러다임의 변화 대형 모델이 기술계의 새로운 화제가 되었습니다.

상호 작용 방식의 변화 외에도 가장 주목을 받은 것은 효율성 향상입니다.

아이디어를 출력하고 필요한 것을 생성하는 대형 모델에서는 그렇지 않으면 많은 시간이 소요될 작업이 점점 더 많아지고 있습니다. , 인력, 돈 등이 간편해지고 효율적이며 모든 사람이 이용할 수 있게 됩니다.

이제 3D 디지털 피플 분야에서 바이두 인텔리전트 클라우드의 최신 기술 발전은 이러한 가능성이 보다 친숙한 이미지와 영상 분야를 넘어 확장되고 있다는 것을 의미합니다.

대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.

새로운 패러다임에 힘입어 과거 대기업이나 기관에서 근무하던 디지털 인력이 일반 서민의 집에 더 많이 유입될 수 있을 것으로 예상된다.

이전 칭화대학교의 "가상 디지털 휴먼 연구 보고서 버전 2.0"의 데이터에 따르면 선도 기업의 레이아웃 관점에서 보면 B측을 위한 디지털 휴먼 제품 및 서비스가 시장의 주요 구성 요소로 79개를 차지합니다. %.

대형 모델 기술에 의한 디지털 휴먼 응용 모델의 전복으로 중소기업은 더 이상 6자리 3D 고정밀 디지털 휴먼을 두려워할 필요가 없을 뿐만 아니라 C-side 응용도 확장될 것입니다.

이는 디지털 휴먼의 응용과 상용화가 새로운 장을 열었다는 의미이기도 합니다.

위 내용은 대형 모델은 디지털 피플에게 인기가 높습니다. 문장 하나를 5분 안에 맞춤 설정할 수 있으며, 춤추는 동안, 호스팅하고, 물건을 배달하는 동안 붙잡을 수 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

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대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. 대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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