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虚拟偶像AI实现

马健健 张翔
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计算机网络人工智能5.4万字

更新时间:2023-09-26 18:52:12 最新章节:参考文献

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书籍简介

本书从虚拟偶像的发展历程和制作流程入手,通过通俗的语言和多方位的视角,介绍了2D\3D建模工具和深度学习框架TensorFlow与Pytorch在虚拟偶像制作中的应用,原理与实践并重,同时结合大量实际范例讲解如何建模、AI表情动作迁移以及人机交互等制作虚拟偶像的完整流程。从拟真人的人物建模到表情动作的实时捕捉,再到传输到动作引擎中驱动人物动作,向读者展现了人工智能技术的强大与魅力。本书深入浅出,实操性和系统性强,适合有一定IT背景并对虚拟产业关注的广大读者使用。
品牌:清华大学
上架时间:2022-02-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

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    本书全面解析了DeepSeek的崛起历程、技术突破及其对AI行业的深远影响。全书共6章,第1章追溯DeepSeek的起源与发展,展示其从初创到全球爆火的历程;第2章通过“AI领域拼多多”的比喻,分析其低成本、高性能的商业化路径,并深入探讨其核心技术;第3章介绍相关应用方法,包括优化交互方式、调用API服务、本地部署模型等;第4章、第5章分别分析DeepSeek引发的行业变革,以及其AI能力在垂直行
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    本书是继《EasyRL:强化学习教程》(俗称“蘑菇书”)之后,为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验,涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容,旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践,并辅以一套开源代码框架“Joy
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