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AI生成动作！来自开源项目momask动作转iclone的教程

生成式AI的潜力巨大，今天介绍的Momask项目可以实现text2motion-文字生成动作，并且效果很好！ 关注啊牛二主页：https://space.bilibili.com/57850535?spm_id_from=333.1007.0.0 github项目地址如下：https://github.com/EricGuo5513/momask-codes 封装的版本：https://www.bilibili.com/video/BV1GhRKYEE3P?vd_source=e1c6ce64d1c6c1a77c2366ad8271601b 如果需要配置文件，一键三连并回复”配置文件“ C4D安装包：https://pan.baidu.com/s/1sRM3PoBv46hCJj2GpV6k4Q?pwd=x57r 提取码: x57r  本教程所有项目文件及分享内容均为教育与学习用途，不涉及商业目的！ 如果觉得视频对你有帮助，欢迎点赞支持up，这是up持续更新的最大动力！

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nunchaku-flux.1-kontext-dev AI生图一键整合包 最低4G显卡可运行 30秒出图 v20250701 支持无限生图+图片编辑

v20250701 更新说明 1 增加生成图片数量，输入diao 可以无限生图 2 增加图片编辑，并附了几个演示案例，你们不会的话 照抄就是了 3 修正部分bug https://www.jian27.com/html/2579.html

【硬核】 一口气搞懂Transformer架构 ｜ 程序员转AI算法工程师的第一步！通俗易懂

00:48 俯视大模型 01:39 切词器 Tokenizer 03:13 词嵌入 Word Embedding ～给单词贴标签～ 05:46 注意力机制 Attention ～词语间的社交大会～ 09:29 多头注意力机制 ～96个专家不同角度贴标签～ 10:39 层归一化 Layernorm ～均衡器～ 11:30 神经网络 MLP ～深度加工厂～ 12:55 输出层 ～选下一个·token～ 14:40 大模型是怎么练出来的？ 模型训练， 参数 原理 15:55 总结 ～大模型到底为什么撒谎～ 16:45 吃货的彩蛋#transformer#大模型#人工智能#AI#attention#注意力机制#一口气#神经网络#深度学习

如何利用AI快速获得自己的定制live2d皮套

主要是几个步骤 获取live2d自动建模的参考模型的图片 利用这张图片参考生成自己喜欢的形象 形象抠图拆分（最麻烦的步骤 拿去自动建模 微调精修 拆分和建模和微调直接影响最终质量 越想有一个好的质量，在拆分和后面调整越细致一些，必要时还是要再进一步学习一下 这里主要是提供大家一个利用AI的思路，同时避免了手动布点的繁琐

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MateTV搭载麒麟9020，华为解决了芯片产能，友商将面临什么？

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华为发布】ai级ssd 他的瞬时读写达到了14 Gb可以单盘容量可以达到245个 Tb可以用在集群算力中心不依赖hb m,也超越了英伟达真正实现了端到端!

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