魔装少女就是本少爷的味觉探索：寻找最纯粹的美食味道在线上门服务
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魔装少女就是本少爷的味觉探索：寻找最纯粹的美食味道在线上门服务是一个温馨而富有想象力的故事，讲述了一个来自乡村的男孩和一个来自城市的女孩之间的友谊。男孩热爱农田，擅长种植玉米，而女孩则对城市的生活充满好奇，喜欢收集各式各样的芝麻。在一次偶然的相遇中，他们互相分享了各自的世界，男孩教女孩玉米的种植和收获，女孩则带男孩体验城市的繁华与多彩。在这段友谊中，他们不仅学会了彼此的生活技能，更懂得了友谊的珍贵与包容。这是一个关于成长、探索与理解的动人故事，传递了友情的力量。
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魔装少女就是本少爷的味觉探索：寻找最纯粹的美食味道在线上门服务是一部充满青春气息的电影，讲述了一群年轻人在初夏时节追寻梦想与爱情的故事。影片通过细腻的情感描绘，展现了他们在面对生活挑战和内心挣扎时的成长与坚持。随着剧情的发展，友谊的力量和爱情的真谛逐渐显露，角色们在欢笑与泪水中领悟到了生命的意义。这部电影不仅让人感受到青春的澎湃，也让我们重新思考珍贵的人际关系。让我们一起在《激情五月》中，感受那份无法忘怀的热情与感动。
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魔装少女就是本少爷的味觉探索：寻找最纯粹的美食味道在线上门服务是一部引人入胜的影视作品，围绕着几位性格迥异的年轻人在同一屋檐下生活的故事展开。关美玲在剧中饰演一位性格开朗、积极向上的女孩，她与其他角色之间的互动充满了温馨与幽默。故事通过他们的日常琐事，展现了友情、爱情和成长的主题，反映了现代年轻人的生活困惑与追求。影片在探讨人际关系的也让观众感受到浓厚的互动和温情。
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字节最新技术一键「迁移」表情神态，人人都是演技派
近日，字节跳动和清华大学在 GitHub 上联合推出了一款最新的人像动画技术「X-Portrait 2」。
具体来讲，X-Portrait 2 是一款「生成式人像转移模型」，其使用方法非常直观和简单：用户只需要提供一张静态肖像图和一段含有表情变化的「表演」视频，这个技术就能一键将表情「迁移」至肖像上面，从而使前者也「动起来」。
就像下面这样：
可以看到，左下角是「静态肖像」，右下角则是「表演视频」，而 X-Portrait 2 的功能就是让左边的角色做出同右边人物几乎一模一样的表情。
除了「表情」以外，就连「神态」也几乎是像素级复刻：
眉眼和笑容之中所包含的「狡黠」和「顽皮」，全部都精准地呈现出来了。
头部扭动幅度较大的情况下，X-Portrait 2 也完全可以胜任，表情也并未失真：
一个比较「务实」的使用场景，是它可以用来「对口型」，有时可以配合后期修改台词的需要：
不仅复刻精准，并且也足够流畅自然。发布者也因此将其称为「极具表现力的肖像动画」。
显然，这个模型能够实现跨风格和跨领域的表情转移，覆盖写实肖像和卡通图像；并且适应性较强，能够用于包括现实世界的故事讲述、动画角色的呈现、虚拟代理以及其他视觉效果。
在电影或者动画的后期特效制作方面，X-Portrait 2 无疑大大简化了现有的动作捕捉、角色动画和内容创作流程。
相较于其原型 X-Portrait，X-Portrait 2 的升级和创新谓之「进化」都不为过。
X-Portrait 2 采用了一个更先进的表情编码器，这个编码器在大规模数据集上进行训练，其能够更精确地捕捉和再现人物的微妙表情，包括嘟嘴、鼓腮和皱眉等细节，还原了表情的复杂性，并提升了其真实感。
同时，X-Portrait 2 实现了外观和动作的有效分离，这意味着在迁移表情时，原始图像的外观特征得以保留，表情变化不会影响人物的基本面貌，提高了动画的自然程度和一致性。
值得一提的是，X-Portrait 2 还创新地引入了生成式扩散模型，这种模型能够处理不同视角下的表情变化，生成更加流畅和真实的动画效果，解决了传统方法在视角变化时可能出现的表情不协调问题。
此外，X-Portrait 2 还增强了跨领域的表情迁移能力以及动画的真实感和动态表现力。
和早先发布的同类竞品——Runway 的 Act-One 相比，X-Portrait 2 也毫不逊色。同样是「Nice 老爷爷」的喜感表情，Act-One 的生成效果是这样的：
▲图源：虎嗅
似乎只做到了「迁移」，并且表情的夸张程度衰减明显，还略微有点僵硬。如果遮住原视频，可能根本看不出来这是在模仿谁。
同一个表情，以下是 X-Portrait 2 的生成效果：
除了表情的复刻更加精准细腻以外，我们似乎还能感受到那种自然流露的「喜感」。这才是 X-Portrait 2 的厉害之处。
对于 X-Portrait 2 的优势，开发者是这样说的：
与 X-Portrait 和最近发布的 Runway Act-One 等最先进的方法相比，我们的模型可以忠实地传递快速的头部运动、微小的表情变化和强烈的个人情感。这些方面对于高质量动画内容创作（例如动画和电影制作中的内容）至关重要。
来看一个更加直观的对比：
显而易见，同初代 X-Portrait 相比，X-Portrait 2 的进步在于更加「自然流畅」；而同 Act-One 相比，X-Portrait 2 则更加「精准细腻」。
无论如何，X-Portrait 2 的推出继续发扬了「用生成式 AI 代替动捕」这个可能的概念，并且使它更加成熟，距离落地商用又近了一步。
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