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　　MotionCtrl的实现方法是通过添加相机运动控制模块（CMCM）和物体运动控制模块(OMCM)来扩展LVDM的去噪U-Net结构。CMCM通过将相机姿态序列RT附加到第二个自注意模块的输入中，并应用一个定制的轻量级全连接层来提取相机姿态特征，将其与LVDM的时间变换器进行集成。

　　Zelma是一款AI 助手，可以通过简单的英语搜索学生测试数据，包括学区、人口统计、年级等，以图表、表格和描述的形式展示数据，用户可以将数据分享到社交媒体或博客中。

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　　MotionCtrl的运动条件由摄像机姿态和轨迹决定，这些条件与外观无关，最小程度地影响生成视频中物体的外观或形状。这使得MotionCtrl生成的视频在保持物体自然外观的同时，能够准确地反映所给摄像机姿态和轨迹，提高了生成视频的真实感。

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　　HuggingFace研究人员最近解决了在资源受限环境中部署大型预训练语音识别模型的问题。他们通过创建一个庞大的开源数据集，使用伪标记的方法，提炼出了Whisper模型的较小版本，称为Distil-Whisper。尽管WER稍高，但distil-medium.en模型提供了更直接的推理和实质性的模型压缩。

　　近期研究发现，对大语言模型进行微调对性能有关键影响，但一项新研究表明，免微调的对齐方法也能有效提升LLM性能。针对大语言模型微调的传统方法，研究者发现对齐调优主要学习语言风格基础LLM已经具备回答用户查询所需的知识。这一研究为工程师提供了新的思路，可能减少对LLM进行微调的需求，为构建更高效的AI助手打开了新的可能性。

　　人工智能正逐渐渗透到各行各业，其中一项重要的进展是通过长篇文本生成自然人类运动，这在动画、游戏和电影等领域具有巨大潜力。从文本到运动的转化一直是一个巨大挑战，尤其是在处理角色在不同区域移动和执行特定动作时。这项研究的成果为人工智能技术在创意产业中的应用开辟了新的可能性，有望为相关领域带来巨大的发展。

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　　11月8日，2023年世界互联网大会再次迎来“乌镇时间”，AI时代设计工具Motiff正式亮相。Motiff运营副总裁张昊然出席“新产品新技术”发布会，并发表《Motiff：AI时代设计工具的应用与实践》主题演讲，他表示，自今年8月正式推出“AI布局、AI设计系统、AI魔法框”三大AI功能以来，Motiff已经获得百余设计团队的率先体验、数千名设计师对AI性能的深入测试，在AI功能应用与提效、场景切入选取的精准度等方面受到行业专家的广泛认可。AI时代设计工具Motiff用AI驱动设计生产力再次跃升，正式引领UI设计生产工具进入AI时代，真正推动行业完成了第一批AI功能的实践与验证。

　　MotionCtrl通过两个模块，即摄像机运动控制模块（CMCM）和物体运动控制模块(OMCM)，以及精心设计的架构和训练策略。

　　人工智能和机器学习领域的最新进展使人们的生活变得更加便利。凭借其令人难以置信的能力，人工智能和机器学习正在涉足各个行业并解决问题。Fortuna为模型预测的不确定性量化提供了一个一致的框架，无疑是机器学习领域中的一个有用的补充。

　　苹果公司的重要高管史蒂夫·霍特林即将退休，他曾负责开发许多关键技术，其中包括iPhone的多点触控屏幕、TouchID和FaceID。霍特林在苹果公司担任副总裁，向硬件技术高级副总裁约翰尼·斯鲁吉汇报工作。他的退休将给苹果公司带来一定的技术人才流失，但对于整个科技界来说，他的贡献将永远被铭记。

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　　InflectionAI最近推出的语言模型Inflection-2，被宣称为全球计算级别最佳的AI模型，位列全球第二最强大的大型语言模型，仅次于OpenAI的最新模型。这一创新的AI模型的开发是为了满足对能够在各种任务中理解和生成类似人类文本的AI应用不断增长的需求。今年6月份，被视为OpenAI竞争对手的人工智能初创公司InflectionAI宣布完成13亿美元融资，融资由微软、LinkedIn联合创始人雷德·霍夫曼、微软公司联合创始人比尔·盖茨、谷歌前CEO埃里克·施密特等领头企业领投，英伟达等公司也参投。

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　　站长之家（12月8日 消息:近年来，视频生成领域取得了显著进展，但对于视频中的摄像机和物体运动的准确控制仍然是一个挑战。传统方法往往集中在其中一种运动类型，或者在两者之间没有明确的区分，从而限制了运动控制的多样性。为了解决这一问题，研究人员开发了一种名为MotionCtrl的技术，可以通过手绘的轨迹来控制摄像机和视频中物体的运动轨迹。该技术还支持Animatediff，希望在开源后能够有相应的节点插件。

　　该项目的优势在于，它可以有效地独立控制摄像机和物体的运动，实现更精细的运动控制，促进两种类型运动的灵活多样组合。此外，该技术的运动条件由摄像机的姿势和轨迹确定，与视频中物体的外观或形状影响最小。

　　通过CMCM和OMCM的独立训练和结合LVDM，MotionCtrl能够在相对有限的数据集上进行训练，并在生成视频时灵活地控制摄像机和物体的运动，展示出较之前方法更为出色的性能。

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　　MotionCtrl是相对通用的模型，一旦训练完成，能够适应各种摄像机姿态和轨迹，无需对每个摄像机或物体运动进行精细调整。这增强了模型的泛化能力，使其在不同情境下都能表现出色。

　　实验结果表明，MotionCtrl相对于现有方法在运动控制方面表现出色，具有更高的生成视频质量和更灵活的运动控制能力。

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