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shenzhen
Joined February 2007
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这种人偶能辅助ai构图吗?
ポーズの参考に最高…! マックスファクトリー「西村式デッサン人形 オリーブさん」 #西村式デッサン人形 #マックスファクトリー #デッサン人形 #ポーズ資料
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许愿一上午,搞出来一个小游戏
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唤醒了老头环的记忆
Heidi Klum arrives as a severed human hand at her Halloween party in New York City
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对面部做了一些细致修复,弥补了模型自身能力的不足
Openjutsu 是一个视频换人、换装的工具, github.com/D3voz/openjutsu 作者实测能跑的最低配置 显卡:RTX 4060 Ti 16GB 内存:64GB 显存不够放下整个 H3 模型时,程序会把模型存在内存里,用到哪部分再搬进显存。所以内存反而比显存更关键:64GB 是底线 四个功能 换人(Simple motion transfer) 把视频里最大的那个人整个换成角色图上的人,包括脸、发型、身材和衣服。新角色会做原来那个人的动作,有台词或唱歌时还会跟着对口型。 多人换人(Advanced motion transfer) 一次最多换 4 个人,每张角色图写一个角色名(比如 the lead singer),它会在每个镜头里自动认出谁换成谁,没给图的人保持原样。适合 MTV、乐队演出、多人对话。 局部修改(Object swap)Change:只换衣服、头发、道具。写英文,比如 jacket,再写换成什么,或者给一张参考图。 Remove:去掉画面里的某样东西。 Background:人不动,只换背景。 Add:在画面里加一样东西。 后期修补(Post-processing)Fix faces:远景里人脸太小、画糊了,用这个人自己的照片把脸修清楚。注意它不能把脸换成别人。 Fix colours:H3 的画面对比偏硬,几秒钟就能调得柔和一些。 速度:作者配置下,6 秒 480p 大约要 6–13 分钟。我的 PRO 6000 只要一两分钟。 它的思路是:给它一段已有的视频,运镜、动作、剪辑点和原声都不动,只重画你指定的那部分画面。
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github.com/KohakuBlueleaf/To… Tokenomos is open sourced It resolved the frontend (scheduler and kv cache/state manager system for continuous batching) overhead in vLLM and make small model inference few time faster even with batch size 512 on RTX5090
These number are from RTX5090 Guess how I get nearly 3x speed over vLLM on small model? Better GPU kernel? Weirdo quantize trick? NO, all the model code are fully borrow from vLLM. All I did is just FULLY rewrite the frontend and now the CPU is no longer the bottleneck
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Finally! Rigged hair cards from a single image. HairDeck (Tsinghua + CMU + CUHK) takes one character image and builds a stylized haircut as separate 3D hair cards, with bone chains already attached. The hair sways when the head turns. Exports to GLB, or straight onto a VRM avatar. Code and weights are open under Apache 2.0. You get geometry and UVs, no textures yet. Local run wants Linux and CUDA. github.com/hyz317/HairDeck
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jev确实催生了不少新东西
We're open-sourcing Autopilot. A self-improving agent that plays your game and finds bugs. Unity, Godot and Unreal. → 43% more accurate → Almost 2X faster → Beats Claude Code at playtesting It’s Computer Use for games – closing the agentic loop and solving the most tedious part of game dev. Stop being your agent’s tester. Free trial + GitHub below.
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鲁迅老自干五了,留下了好多批判的武器
九一八事变,东北沦陷,各地学生到南京请愿,要求政府出兵抗日,发生珍珠桥惨案;国民政府通电全国,抛出名句:友邦人士,莫名惊诧,长此以往,国将不国,鲁迅看到通电,写下著名的“友邦惊诧论”杂文。这篇文章曾经收录在语文课本里。这几天在姆巴佩引发的老毛争议当中,一些中国 X 友真是很好的传承了当年国民党政府的友邦惊诧精神。
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如果一个民族指望傻逼老外帮他们定义什么是对的什么是错的,谁是好人谁是坏人,他应该在 1931 年信日本人的话,那个时候汉奸才是好人,不抵抗才是对的,那我不敢想象如果这样的话我们国家还会有今天这个样子。友邦倒是不经常了,我们这些后代可能会惊诧,并且受苦受难。
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不亮的时候相比旧版可亮 logo 质感提升了不少
看到人们为在Macbook上一枚发光苹果标志的回归欢呼雀跃,甚至比其技术与功能上的实质进步更令他们兴奋,我感到有些悲哀。 @Apple拥有堪称艺术品的设计。但它的艺术性,从来不只在于独具一格的外观,更在于设计背后推动时代的灵感,以及挑战成见、坚持自己判断的那份偏执。那些美好的设计之所以令人难忘,是因为它们曾与新的可能一同到来。 发光的苹果标志是否值得值得怀念,答案是当然。只是,当怀旧成了最令人兴奋的卖点,我禁不住在想:我们对苹果的期待,什么时候从“它将带来什么”,变成了“它能还给我们什么”? 我期待那枚标志重新亮起,也期待它背后的创造力,再次让人眼前一亮。
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中国互联网盛传的西方民主真谛: 一农场主临死前问儿子;猪抱怨饲料太差,牛报怨活太重,鸡报怨窝太脏,怎么办? 儿子说:“喂好饲料,干轻活,清理鸡窝。” 农场主摇摇头说:你啥都别做,给他们选票,让它们选择你或者你媳妇管它们,让它们以为这个家是它们做主。
Chinesen zu erklären was eine demokratie ist, ist als würdest du nem Blinden erzählen was Farben sind
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马上双 11 了,网友们列了个表
老东家摊事了。🙈🙈🙈
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以前只需要防人类,现在重点变成了防 ai,把函数改成 ai 不敢碰名字对于非越狱 ai 是有效的。
笑死了,来自今天的 hn 首页,搞 js 混淆的思路真是广 nullpt.rs/fingerprinting-bio…
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在西方语境下,你就是“清虫”,你怎么这么贱喜欢当虫子?
姆巴佩事件,和当年火箭队经理的言论,在我看来不是同一性质的。后者涉及到香港,至少在很多人看来,这事关国家主权,但拿老毛开个玩笑,在西方语境下,这就是玩笑而已。
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发布 baoyu-design v2,完整的把 Claude Design、Claude Slides 和 Claude Dashboard 移植过来了,和原版体验几乎一致(除了没有评论功能),可以运行在任何 Agent 任何模型,不再依赖于 Claude Artifacts。 完全开源:github.com/jimliu/baoyu-desi…
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我给自己的 App 做了一轮 ASO: 从只跟踪几个词,到找出上百个相关关键词;从几乎没有词排在前列,到多个词排到第一,绝大多数进入前十,核心关键词上升超过 200 位。 我把具体方法整理成了指南:用 Astro、Google Trends 和 ChatGPT 选词、写文案、做截图、看效果。步骤具体,欢迎大家批评指正 ourcoders.com/guide/show/app…
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🚀 Open-H3-Regenerate-2K: 3-Step Video Regeneration, Native Output up to 4K 📝 Blog: nvlabs.github.io/Sana/Open-H… 💻 Code: github.com/NVlabs/Sana/tree/… 🤗 HF Weights: huggingface.co/Efficient-Lar…
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牙牙你慢些走,等等你的人民
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明明是款慢成机,却一身速成机的病,苹果的品控怎么拉成这样?
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