复旦大学
Hallo 登场!突破传统,音频赋能视觉合成的创新先锋
音频驱动的层次化视觉合成工具Hallo通过分层音频驱动视觉合成模块和端到端扩散范式实现了高质量的肖像图像动画生成。其精细的区域划分与同步建模、端到端的特点以及多种预训练模型支持,使其在多媒体内容创作、虚拟人物互动和智能客服等领域具有广泛应用前景。
复旦大学2024-2025学年推出116门AI-BEST序列课程,秋季学期已开61门
复旦大学启动人工智能课程体系建设和教育模式改革,推出116门AI-BEST序列课程,包括面向全校开放的通识基础课程、专业核心课程及应用课程。
抢先OpenAI“虚拟员工”!清华复旦斯坦福联手,让Agent接管电脑帮你工作
清华、复旦等联合提出Eko框架,开发者通过简洁代码和自然语言快速构建虚拟员工,支持浏览器和电脑操作,具备生产级干预机制,实现自动化任务如数据收集、测试和文件管理。
首篇「角色扮演AI」综述!复旦等提出大模型三层人格分类框架:群体、角色、个性化 TMLR
复旦大学综述了角色扮演AI(RPLAs)的研究现状,指出基于文本的角色扮演AI系统已能够模拟不同信念和人格。研究提出了三类人格分类框架:群体人格、角色人格和个性化人格,并分析了构建方法与评估体系,讨论了技术挑战及未来方向。
复旦&微软提出StableAnimator: 首个端到端的高质量ID一致性人类视频生成新框架!
复旦大学与微软等机构提出StableAnimator框架,实现高质量身份一致性人类视频生成。该框架通过全局内容感知面部编码器、分布感知的身份适配器和基于HJB方程的面部优化来保持人物身份信息的一致性并提升视频质量。