大家好，今天继续和大家分享科技圈最近发生的那些事儿！

一、女博士 OnlyFans 创业

这事看着还挺离谱...

美国一位名叫扎拉·达尔（Zara Dar）的计算机科学女硕士因放弃攻读博士学位，转而全职经营 OnlyFans 平台，成功赚取百万美元并还清学生贷款。

她拥有计算机和生物学位，曾在 YouTube 上创建频道讲解神经网络、机器学习、梯度下降等知识：

Zara Dar 在德克萨斯大学取得计算机硕士学位后，继续攻读计算机科学博士学位。

起初只是把 OnlyFans 当副业，但随着收入的逐渐增长，她选择退学全职经营。

这一决定让她在短时间内赚取了 100 万美元，并还清了家里的抵押贷款。

二、ColorFlow

对于喜欢画漫画的人来说，给黑白线稿上色，是一项既耗时又需要高超技巧的过程。

好在AI算法不断更迭，这样的工作交给AI，可以极大提高工作效率。但目前的AI在处理线稿序列的时候，可控能力还是有些差的，一方面是很难保持角色颜色的一致性，另一方面是配色天马行空，生成的作品可能不是最合适的。

为了解决上述问题，清华大学联合腾讯提出了ColorFlow，一个全新的图像自动上色方法！

ColorFlow是一个基于扩散的三阶段框架，不同于现有需要对每个身份进行微调或显式身份嵌入提取的方法，是一种新颖且具有高度通用性的检索增强上色流程，用于对图片进行相关色彩参考的上色。

具体的实现流程分为三步：增强检索流程（Retrieval-Augmented Pipeline，RAP）、上下文内上色流程（In-context Colorization Pipeline，ICP）和引导超分辨率流程（Guided Super-Resolution Pipeline，GSRP）。每个部分都很重要，它们共同保证了在黑白图像序列中，物体的颜色保持一致，同时实现高质量的上色效果。

ColorFlow也和其他的工作进行了对比，可以看到最左侧是原始图像，第二列是黑白图像，参考图像即为原故事已有的色彩图像，可以看到ColorFlow生成的作品，还原度和艺术感非常高。

如果你感兴趣的话，可以访问 ColorFlow 的主页自行体验一下。

官方地址：

https://zhuang2002.github.io/ColorFlow

在线体验Demo：

https://huggingface.co/spaces/TencentARC/ColorFlow

三、MEMO

我在今年七月份介绍过Echomimic，仅需一张图片 + 一段音频，就能生成一段数字人视频。

https://mp.weixin.qq.com/s/KdgsIbDW1Sfp-JP0vSLNGg

现在，比Echomimic更自然更具表现力的算法出现了，那就是MEMO，是由Skywork、南洋理工大学和新加坡国立大学共同推出的音频驱动肖像动画框架。

这是官方主页上提供的demo示例，音唇同步保持的很好，整体很生动自然。

MEMO是一个端到端的音频驱动扩散模型，用于生成身份一致且富有表现力的对话视频。MEMO主要有两个组件：参考网络（Reference Net）和扩散网络（Diffusion Net）。MEMO的主要贡献在于扩散网络中的两个关键模块：记忆引导的时间模块和情感感知音频模块，它们共同作用从而实现音视频同步并生成自然的表情。

MEMO 支持英语、普通话、西班牙语、日语、韩语和粤语等多种语言。如果你感兴趣的话，可以访问 MEMO 的主页自行体验一下。

官方地址：

https://memoavatar.github.io/