近日，研究团队提出了一种名为 CHANGER 的新型头部融合管道，旨在为数字内容创作提供高保真的头部合成解决方案。该技术在工业应用中尤为重要，尤其是在视觉特效（VFX）、数字人类创建和虚拟化身等领域。头部融合的主要挑战在于头部形状和发型结构的差异，这常常导致合成边界不自然和出现融合伪影。现有的方法通常将前景与背景的处理视为单一任务，导致融合效果不尽人意。CHANGER 通过将背景集成与前景融合进行解耦，实现参考头部与目标身体的无缝集成，跟身体的融合很好。该

人工智能公司Cartesia近日上线了一款名为"Voice Changer"的语音转换模型。与传统语音转换不同，这款模型除了能将输入语音转换为目标声音外，还能保持原声中的语调、重音等表达特征。据Cartesia官方介绍，用户可以在play.cartesia.ai网站上试用这项功能。目前该公司已发布相关API文档，开发者可通过docs.cartesia.ai查看详细说明。记者注意到，这类保留语音特征的转换技术在市场上并不常见。大多数现有工具在转换声音时往往会丢失说话者的语气变化，导致转换后的声音听起来较为机械。Cartesia在