硅基智能正式推出基于炎帝大模型的MOTM-X 和 EMOTE-X 深度学习模型,成功实现了数字人对人类肢体动作和真实情绪的精确模拟,从而完美补齐了数字人的终极形态------"人类模拟器"的最后一块拼图。
MOTM-X:精确模拟肢体动作
最新的MOTM-X 达成了以视频或无限文本驱动生成精确肢体动作的人类模拟效果。凭借炎帝大模型及其庞大的数字人分身训练数据,MOTM-X 能够高度精准地模拟人类的肢体动作。不论是在虚拟社交、视频生成,还是虚拟主播等场景中,MOTM-X 都能带来高度逼真且互动性极强的数字人体验。
核心功能** ** • 1、文本驱动:MOTM-X 可以理解无限且复杂的用户指令提示词,生成丰富的数字人肢体动作。
MOTM-X文本驱动数字人动作展示
• 2、视频驱动:通过视频驱动,MOTM-X 可精确模拟样本画面,生成数字人的肢体动作。
MOTM-X视频驱动数字人动作展示
•3、实时渲染:支持 1:0.7 实时渲染(内容时长/生成耗时),支持虚拟社交、直播、游戏等实时互动场景。 •4、准确率达97%:MOTM-X 技术的准确执行成功率高达 97%以上,能够通过指令精确模拟人类肢体动作。
EMOTE-X:模拟27种人类情绪
"EMOTE-X"不仅仅是表情的变化,它能根据传递的内容上下文调整语气和面部表情。通过这种方式,视频中的角色能够根据表达的内容展现不同的情绪,使视频更加真实和生动。
核心功能 •1、 增强表现力:只需输入文本脚本,数字人就能以具体的语调、面部表情进行表演,构建真实复杂的情绪。 •2、情绪反应同步:数字人能够根据脚本中的情感内容展示相应的表情和语调,如在悲伤情节中表现出悲伤的表情和语调,而在兴奋情节中则表现得活泼和充满活力。
一分钟内EMOTE-X连续变换12种复杂表情
•3、 模仿人类微表情:通过分析和学习大量人类交谈视频,数字人能够精确复制人类的微表情,提高真实感和互动质量。 •4、场景适应性:AI 化身能够根据不同的交流场景和对话内容调整其表现方式,使交互更加贴合实际情境。
算力要求低:手机端即可运行MOTM-X、EMOTE-X不依赖 GPU 及云端算力,仅依靠手机端、电脑CPU的本地算力即可满足运算要求 ,这主要得益于算法的高度优化和工程实现的创新。通过对模型架构和计算过程的精细调整,能够在普通 CPU 上流畅运行,实现复杂的数字人生成和实时渲染功能。这种优化大大降低了使用成本和门槛,使得更广泛的用户群体能够以较低的硬件投入享受先进的人工智能技术带来的便利和创新。
相比传统依赖 GPU 的深度学习模型,MOTM-X 和 EMOTE-X 通过深度优化算法,可以有效利用 CPU 的并行处理能力和多核架构 ,从而在不依赖 GPU 的情况下,仍能高效处理大规模数据和复杂运算。这种创新的技术实现方式,不仅为大型企业提供了成本效益显著的解决方案,也使中小企业和个人开发者能够以更低的硬件成本进入人工智能领域,推动了技术的普及和应用的多样化。
开源模型代码:GitHub 2600颗Stars
硅基智能的数字人开源模型及代码,已在GitHub上线,获得超过2600颗Stars。 这一数据不仅是对我们技术实力的肯定,更凸显了数字人在当今AI基础设施中的重要地位。开源地址:GitHub - GuijiAI/duix.ai。
作为全球领先的AIGC数字人技术开创者,硅基智能率先开源了全球首个2D真人级别、支持AIGC实时渲染的数字人模型代码。这一举措展示了我们对技术创新的自信,传递了我们对科技开放与共享的坚定信念。通过开放尖端技术,我们希望与全球开发者共同开拓大模型时代的新天地。
科技平权是硅基智能的核心理念。**我们致力于构建一个开源开放的生态系统,打造AI数字人基础设施,让全球开发者能够共创共建。开发者可以利用我们的开源模型,开发各种数字人相关的应用,**如虚拟社交、虚拟陪伴、AI电商、AI教育、AI医疗、AI法律等。我们坚信,开放、共享的技术生态对于推动科技创新至关重要。因此,我们通过开源搭建全球性的创新与交流平台,诚邀全球开发者和企业共同参与,共同构建多元、协作的AIGC数字人开发环境。
AI女友应用开发------虚拟恋爱场景
全球开发者已经通过硅基智能的开源模型开发出了大量应用程序,涵盖了多个领域。例如,一些开发者创建虚拟社交和虚拟陪伴应用,为用户提供AI虚拟互动体验;在医疗领域,开源模型被用于开发远程AI诊断工具,提升了医疗服务的效率。此外,还有开发者使用这些模型构建了AI电商平台和法律咨询系统,帮助商家和用户解决实际问题。
我们的愿景是创造一亿硅基劳动力,以科技力量弥补人口红利的消失,让AI技术真正惠及每家每户。目前,我们的技术已广泛应用于服务、教育、医疗、电商以及数字永生等多个领域,正逐步改变人们的生活与工作方式。对硅基智能而言,开源不仅是一种技术开发与许可方式,更是一种开放与共享的态度。
开源地址:GitHub - GuijiAI/duix.ai
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