一个全面的4D人头数据集，用于推动头部头像研究的进步。它包含大量的数据资产，有243+百万个完整的头部帧，以及来自500个不同身份的超过800k个视频序列，由同步多视图摄像机以30 FPS捕获。
RenderMe-360 | #数据集
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黑洞资源笔记
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- Gossip：在线快速创建精彩而有趣的PPT
直观和高效的用户界面，解决了传统PPT的多个问题。在Gossip里，你有个专门的地方可以先把所有想到的点子记下来，然后形成大纲，大纲直接生成PPT。你可以像搭积木一样，把你的内容按照你想要的顺序排列好，不用像以前那样一个个拖动幻灯片。
Gossip的用户界面很简单，包括“想法”、“大纲”、“元素”和“样式和变量”等面板。
想法收集：在“想法”面板中，你可以输入和组织你的初步想法和内容。
大纲创建：转到“大纲”面板，根据你的想法创建一个演示文稿的结构。
内容添加：在“元素”和“主要”面板中，开始添加和组织你的文本、图片和其他元素。
样式调整：使用“样式和变量”面板来调整每个幻灯片的外观和整体风格。
预览和调整：在完成初步编辑后，使用预览功能来查看演示文稿的整体效果，并进行必要的调整。
保存和分享：最后，保存你的演示文稿，还可以使用分享功能来与其他人共享。
在线体验 | 使用教程 | GitHub - Animationiff-cli-prompt-travel 与 IPadapter（允许图像提示与文本提示混合），提高文本生成视频的一致性。教程正在路上。现在尝试在 LoRA 中与 IPAdapter 混合。
作者：@c0nsumption_ | YouTube频道 -
- Draggable objects：此篇前端文章详细分析了js里拖动对象的各种实现方式和其兼容性（包括鼠标拖动和手机端等等）。
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- 开源流媒体系统 Jellyfin 呼吁开发者加入
Jellyfin 是一个开源的流媒体系统，是 Emby 和 Plex 的替代方案。你可以将电影、音乐等放进去，然后在所有的平台上串流播放。
近期，Jellyfin 官方开始呼吁广泛的社区，希望帮助让 Jellyfin 变得更好。需要新贡献者、新鲜的想法来帮助该项目摆脱当前的困境并迈向更进一步的方向。
在过去的几周里，Jellyfin 看到了一些与 Plex 相关的重大争议。认为现在是时候提出公开请求了。Jellyfin 反对商业。团队完全由志愿者组成，约有 30 名活跃开发人员，已经有一段时间没有新志愿者加入了。
用户对 Jellyfin 最大的抱怨可能是没有客户支持以及粗糙/缺乏打磨，官方对此回应：“我们确实听到了。我们也希望这能改善这一点。”“所以，这是我们向世界发出的公开呼吁：Jellyfin 需要你！无论你是开发人员、作家、UI/UX 设计师、还是只是愿意提供帮助的爱好者，我们都希望获得额外的帮助。” - Pymilo 是一个开源 Python 包，为用户提供了一种简单、高效、安全的方式以透明的方式导出预训练的机器学习模型。这样，导出的模型就可以在其他环境中使用，跨不同平台传输，并与其他人共享。
Pymilo 允许用户导出使用 scikit-learn 等流行 Python 库训练的模型，然后在部署环境中使用它们，或者在不暴露底层代码或依赖项的情况下共享它们。导出模型的透明度确保了最终用户的可靠性和安全性，因为它消除了二进制或pickle格式的风险。 - CCEdit：一个多功能的视频编辑框架，可通过轻松改变视频的颜色、动作或位置等各个方面进行视频创意编辑。它不仅包括能够实现各种视觉效果和动态变化，还包括能够精确地控制这些变化的过程。
CCEdit通过将视频的“结构”（例如物体的位置和动作）和“外观”（例如颜色和光照）分离，使用户能够在不影响其他方面的前提下，更灵活地进行编辑。
CCEdit主要是通过用户界面和关键帧编辑来实现视频编辑的。用户可以在这些关键帧上应用各种编辑操作，如改变颜色、移动物体等。然后，这些改动会自动应用到整个视频上，从而实现连贯和自然的视频编辑。
工作原理：
CCEdit采用了一种创新的方法，将视频的结构（例如物体的位置、动作等）和外观（例如颜色、光线等）分离开来。这样做的好处是，用户可以更灵活地进行编辑，而不会影响到视频的其他方面。
技术实现：
ControlNet架构：CCEdit使用了基础的ControlNet架构来保持视频的结构完整性。这意味着，即使你对视频进行了大量的编辑，其基本结构（比如物体的相对位置）仍然会保持不变。
时间模块： 此外，该框架还集成了与最先进的个性化文本到图像生成技术（如DreamBooth和LoRA）兼容的时间模块。
关键帧编辑：最引人注目的是，CCEdit引入了所谓的“参考条件下的视频编辑”。简单来说，这就是通过编辑几个关键帧（视频中的重要画面）来控制整个视频的编辑过程。这样，用户就可以更容易地实现精确的创意控制。
论文 | pdf | #框架 -
- Prompt Engineering 经验分享 | #经验
“我这大半年来都在围绕 ChatGPT API 做事，积累了一些 Prompt 相关的经验，大部分跟编程有关。即拿到结果后，我们不直接输出，而是使用代码处理这些结果，然后再输出。Functional Calling 对编程当然有用，不过有时候，配合文中的一些方法，可以得到更好用的结果。” - Vis Zone：数据可视化资源库，提供了非常全面的可视化图表类型供参考，还收集了很多实现可视化的代码、工具、课程、书籍。
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