此外，我们集成了一个运动强度调制模块，显式控制表情和身体运动的强度，使肖像运动的操控不仅限于唇部动作。然而，自然说话头生成不仅需要关注与音频直接相关的唇部运动，还需关注与音频特征弱相关的其他面部组件和身体部位的运动（如眉毛、眼睛和肩膀）。为了解决这些限制，我们提出了一种新颖的框架，利用预训练的视频扩散变换模型生成高保真、连贯的说话肖像，并具备可控的运动动态。在与Hallo3的对比中，Hallo3的

其中 MEE 模型专门用于对矢量地图进行特征编码，将每个矢量点进行 tokenize，使用 learnable query 配合 Intra & Inter Instance Attention 进行矢量特征的聚合，融合后每个 query 对应一条矢量的特征信息。高德认为，遵守交通规则行驶是实现自动驾驶系统的必要条件，车道级交通规则通常包含在高精地图中，为自动驾驶系统提供了准确、可靠的规则指导。由

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点击上方蓝字,关注高德技术！2019杭州云栖大会上，高德地图技术团队向与会者分享了包括视觉与机器智能、路线规划、场景化/精细化定位、时空数据应用、亿级流量架构演进等多个出...

引言“一图胜千言”，大数据时代来临，数据与人们生活密切相关。复杂难懂且体量庞大的数据给人的感觉总是冷冰冰的，让人难以获取到重点信息，也找不出规律和特征，数据价值发挥不出来。空间数据可视化就...

点击上方蓝字,关注高德技术！1.导读高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块。其中，云上定位主要解决Wifi指纹库、AGPS定位、轨迹挖掘和聚类等问题；端上定位解决手机...

在将预训练模型权重适配到下游理解和生成模型时，针对图像分类任务，ViT 编码器的预训练权重可直接继承，无需额外调整，且仍然使用Class Token作为最终表征。USP 显著提升了 DiT 与 SiT 两个扩散模型的训练效率，仅用 600K 和 150K 步即可超越原始 7M 步的表现，分别加速 11.7× 和 46.6×，同时在图像识别任务中也保持了强大表示能力，具备良好的扩展性且无额外开销。同

BEV(Bird’s-Eye-View)是一种鸟瞰视图的传感器数据表示方法，它的相关技术在自动驾驶领域已经成了“标配”，纷纷在新能源汽车、芯片设计等行业相继量产落地。BEV同样在高德多个业务场景使用，例如：高精地图地面要素识别、车道线拓扑构建、车端融合定位中都扮演了重要角色。如图1‑1所示：图1‑1 BEV在高德应用场景（仅列举部分）a)高精底图 b)地面要素识别c)车道线拓扑构建[1]d)车..