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自动生成数字人?!输入文本即可驱动生成 3D 数字人化身和动画 #AvatarCLIP

‍ 知识库 本期推荐 # AvatarCLIP 模型,一个用于 3D 头像生成和动画的文本驱动框架。...AvatarCLIP 该模型可根据文字描述身体形状、外观和动作来生成3D人物和动画,使非专业出身的用户能够自定义3D 化身的形状和纹理 。...使用该模型生成的结果非常有意思,比如 “举起双臂的瘦削忍者” ,“坐着的超重的相扑选手”等等。...我们可以体验,在 colab 中即可生成数字人运动模型。...colab 数字生成渲染结果 项目网站中展示了丰富的人物3D模型加载库,创作者可以运用生成数字人3D模型尝试多种应用可能~ 该项目展示的选择加载的模型库 选择生成模型下载 FBX 格式后即可导入

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POSTMAN自动生成接口文档_swagger自动生成接口文档

介绍 drf-spectacular是为Django REST Framework生成合理灵活的OpenAPI 3.0模式。...它可以自动帮我们提取接口中的信息,从而形成接口文档,而且内容十分详细,再也不用为写接口文档而心烦了 这个库主要实现了3个目标 从DRF中提取更多的schema信息 提供灵活性,使schema在现实世界中可用...(不仅仅是示例) 生成一个与最流行的客户端生成器配合良好的schema 环境准备 Python >= 3.6 Django (2.2, 3.1, 3.2) Django REST Framework...view,通过drf-spectacular部分或完全的覆盖去产生些东西 先来看下几个初始化参数 operation_id:一个唯一标识ID,基本用不到 parameters:添加到列表中的附加或替换参数去自动发现字段...替换发现的文档字符串 summary:一个可选的短的总结描述 deprecated:将操作标记为已弃用 tags:覆盖默认标记列表 exclude:设置为True以从schema中排除操作 operation:手动覆盖自动发现将生成的内容

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实战生成对抗网络:生成手写数字

我们还没有那个条件去创作一副人工智能的画作,但我们可以先从基本的着手,生成手写数字。手写数字对于机器学习的同学来说,太熟悉不过了。既然是老朋友了,那让我们开始吧!...首先回顾一下《实战生成对抗网络[1]:简介》这篇文章的内容,GAN由生成器和判别器组成。简单起见,我们选择简单的二层神经网络来实现生成器和判别器。...生成器 实现生成器并不难,我们采取的全连接网络拓扑结构为:100 → 128 → 784,最后的输出为784是因为MNIST数据集就是由28 x 28像素的灰度图像组成。...我们可以将迭代过程中生成的手写数字显示出来: ? 嗯,结果虽然有点差强人意,但差不多是手写数字的字形,而且随着迭代,越来越接近手写数字,可以说GAN算法还是有效的。...小结 一个简单的GAN网络就这么几行代码就能搞定,看样子生成一副画也没有什么难的。

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前端自动生成路由

---- theme: channing-cyan 前言 在大前端的工程化趋势下,自动化也成为前端不可分离的一部分,自动化为我们日常开发中提高了不少效率且能少码不少代码,单配置一个json文件就可以生成一系列想要的代码是开发者的终极目标...,本章将基于react讲述如何通过json文件生成对应路由。...当重复操作过多的时候,就适合使用自动化让项目变得灵活一些。...自动生成路由 利用glup以及glup-rename来完成我们的自动生成,实际上node也可以来完成,node作为前端工具来说是相当不错的,但我们这里主要叙述利用glup来完成。...')) file.contents = Buffer.from(final) return cb(null, file) }) } 最后我们利用glup来定义任务,即可通过命令执行自动生成路由

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