VLOGGER 背后的技术
VLOGGER 项目使用一种“多模态扩散”方法进行合成，称 澳大利亚商业邮件列表 为 Avatar Synthesis。这种方法涉及一种随机人体扩散到 3D 运动模型，并结合一种新的架构，该架构同时结合了模拟纹理和时间/空间控制的模型。通过利用这些先进技术，VLOGGER 可以生成可变长度的高质量图像，这些图像可以通过人脸和身体的高分辨率表示轻松控制。
VLOGG 的主要优势之一是无需人员单独培训即可创建视频的能力。与之前的方法不同，VLOGGER 不依赖于人脸检测或捕捉技术，而是生成考虑不同场景的完整图像，例如可见躯干和不同的主体身份。这种综合方法确保化身准确地代表人类交流的细微差别。
评估 VLOGGER 性能
为了评估 VLOGGER 的有效性，通过三个不同的基准对该项目进行了评估。结果表明，该模型在图像质量、身份保存和时间一致性方面是最先进的。通过在这些关键领域的出色表现，VLOGGER 展示了其彻底改变视频头像在各种应用程序中创建和使用方式的潜力。
类似于探索人工智能创新
虽然通过 Kyutai 实验室研究与 Moshi 等人工智能发展相关的信息可以深入了解人工智能领域的类似技术，但值得注意的是，每个项目都有自己的特点和应用。 Moshi AI 专注于语音功能和交互式对话，而不是像 Google 的 VLOGGER 那样的视频头像合成。
最后，谷歌的 VLOGGER 代表了人工智能技术的重大飞跃，允许用户将静态图像转换为包含语音命令的动态视频头像。凭借其尖端的头像合成方法，该项目为我们未来如何与数字内容交互带来了巨大的希望。