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Index-TTS 2.0整合包｜克隆情绪 + 情感音色参考 + 情感向量 + 情感文本描述控制｜AI语音克隆全面升级

本期作品展示了 Index-TTS 2.0 整合包的核心能力： 克隆情绪 情感音色参考 情感向量控制 情感文本描述控制 视频中仅播放了 情感克隆的实测效果，让大家直观感受声音在情绪维度上的突破。完整的安装与使用教程将在后续上传，敬请期待。 整合包已准备好，支持 离线运行、开箱即用，方便快速体验最新功能。 index-tts-20 最新版本： https://pan.quark.cn/s/72456fc7f5d7 AI整合包大全建议收藏： 链接：：https://pan.quark.cn/s/19988ec3df37

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Meta用色情片训练AI被告，普通人玩A版权怎么算？如何避免侵权？

用AI生成的内容，我们自己有版权吗？ 用AI复刻经典IP，影视角色，会侵犯别人的版权吗？ AI公司拿全球互联网的数据训练AI，算侵权吗？ 一起来看看AI版权相关的判例吧

HITTER: 人形乒乓球机器人

https://humanoid-table-tennis.github.io/ 近年来，人形机器人在运动和全身控制方面取得了令人瞩目的进展，但在需要通过操作与动态环境进行快速交互的任务中仍受限制。乒乓球正是这种挑战的典型代表：在球速超过 5 m/s 的情况下，选手必须在亚秒级的反应时间内完成感知、预测和动作，这对敏捷性与精确性都有极高要求。为应对这一挑战，我们提出了一个用于人形机器人乒乓球的分层框架，将基于模型的规划器（用于球的轨迹预测与球拍击打目标规划）与基于强化学习的全身控制器相结合。规划器决定击球的位置、速度和时机，而控制器则生成协调的手臂和腿部动作，以模仿人类击球，并在连续对打过程中保持稳定性和灵活性。此外，为鼓励自然动作，我们在训练中引入了人类运动参考。我们在一台通用人形机器人上验证了该系统，成功实现了与人类对手的最多 106 次连续回合，以及与另一台人形机器人的持续对打。这些结果展示了人形机器人在真实场景中实现亚秒级反应控制的乒乓球能力，标志着迈向敏捷和交互性强的人形机器人行为的重要一步。

学了10年神经网络深度学习，本质并不高大上

学神经网络十年，我发现它并没有想象中那么神秘和复杂。 在这期视频中，我会用直观的可视化方式，从最基本的数学原理讲起，带你理解神经网络是如何从数据中一步步学会预测的。 无论你是零基础想入门的小白，还是想重新梳理知识的老手，都能在这里找到新的视角。 我们会一起拆解神经网络的结构、参数、训练过程和预测机制，让“黑箱”变得透明可见。 如果你也想轻松看懂神经网络，这期视频一定适合你。

是谁救了“差点不行”的美图？

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