这项多中心试验显示，序贯使用COX-2抑制剂帕瑞昔布和伊美昔布显著降低了重症急性胰腺炎（SAP）的发生率，缩短了器官功能障碍持续时间，减少了局部并发症，并降低了30天死亡率，且安全性良好。
一项全面的瑞典研究表明，显微镜下结肠炎（MC）患者发展为抑郁症和焦虑症等精神障碍的风险显著增加，强调了综合临床管理的重要性。
心脏磁共振成像（MRI）T1映射和细胞外体积分数（ECV）提供了心肌纤维化的无创标志物，在心力衰竭各亚型和非缺血性扩张型心肌病中对不良心血管结局显示出一致的预后价值。
了解器官钙化的原因，区分无害与危险类型，并学习如何根据专家建议解读您的健康报告。
探索微妙的肝脏症状如何预示严重疾病，从肝炎到肝癌的发展过程，以及有效习惯保护肝脏健康的方法。
PANDA II 研究表明，流感疫苗接种显著降低了急性心力衰竭患者的死亡率和再住院率，支持将其作为全球心力衰竭管理的标准组成部分。
根据最近的科学研究，仅仅将就寝时间提前一小时就可以帮助体重管理、降低抑郁风险并保护心脏。
一支多学科的中国团队开发了一种基于AI的MRI-病理学基础模型，能够准确、无创地诊断和分级前列腺癌，显著改善临床决策并减少不必要的活检。
了解每天仅需10分钟的靠墙坐如何显著降低血压并带来令人惊讶的好处，从心脏健康到关节护理和体重管理。
间歇性禁食因其代谢和减肥益处而受到欢迎，但新的研究表明，缩短进食窗口可能增加心血管风险，提示需要谨慎并采取个性化方法。
微塑料，直径小于5毫米的塑料颗粒，已悄无声息地通过饮用水、空气和食物渗透到我们的身体中。它们在器官中积累，加速细胞老化，并增加炎症。了解隐藏来源并采取实用措施减少暴露。
本分析比较了接受保留生育功能的激素治疗与子宫切除术治疗的年轻早期子宫内膜癌患者的生存情况，指出40岁以下女性的生存率相当，而接受激素治疗的较年长患者死亡风险增加。
一项大型基于人群的遗传学研究阐明了已知癌症易感基因中罕见致病性变异与单发和多发原发性癌症风险之间的关联，支持对受影响个体进行多基因面板检测。
本文探讨了胃肠道疾病与睡眠障碍之间的关联，强调抑郁作为部分中介因素的重要性，并指出改善睡眠质量需要同时关注肠道和心理健康。
最近的一项调查显示，尽管大多数美国心脏病学家支持心血管健康的生活方式建议，但他们在饮食和身体活动指南方面的个人依从性并不一致。
最近的一项研究表明，超过80%的阿莫西林过敏患者能够耐受哌拉西林-他唑巴坦，尽管约有18%的患者出现交叉反应，这突显了在使用前进行仔细的过敏测试的必要性。
用于肥胖和2型糖尿病管理的GLP-1受体激动剂与总体癌症风险降低17%相关，尤其是激素敏感性癌症，但可能增加肾癌风险。需要进一步研究以明确其安全性和机制。
FDA 已授权辉瑞和莫德纳更新的 COVID-19 疫苗，旨在针对 LP.8.1 亚谱系，扩大了 65 岁以上成人和有高风险条件的个体的疫苗接种范围，增强对不断演变的变异株的免疫防御。
一项在缺血性卒中后2个月开始的为期8周的心肺运动计划，在12个月时改善了认知表现，尽管与对照组相比，海马体积没有显著保留。该干预措施安全可行，为卒中后认知护理提供了有希望的途径。
本研究在呼吸健康个体中建立了可靠的 FeNO 参考值，并强调了影响一氧化氮水平的因素，从而提高了哮喘的诊断和管理。
<p>ChatGPT 说： Rizzagic.ai is your AI-powered personal dating assistant, designed to help you create the perfect dating profile, improve your photos, and have better conversations with matches. Whether you're new to online dating or a seasoned pro, Rizzagic.ai makes it easier, smarter, and more fun to connect with potential matches.</p>
<p>Playmate是广州趣丸科技团队推出的人脸动画生成框架。框架基于3D隐式空间引导扩散模型，用双阶段训练框架，根据音频和指令精准控制人物的表情和头部姿态，生成高质量的动态肖像视频。Playmate基于运动解耦模块和情感控制模块，实现对生成视频的精细控制，显著提升视频质量和情感表达的灵活性。Playmate在音频驱动肖像动画领域取得重大进展，提供对情感和姿态的精细控制，能生成多种风格的动态肖像，具有广泛的应用前景。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Playmate的主要功能</h2> <ul> <li>音频驱动：仅需一张静态照片和一段音频，生成对应的动态肖像视频，实现自然的口型同步和面部表情变化。</li> <li>情感控制：根据指定的情感条件（如愤怒、厌恶、轻蔑、恐惧、快乐、悲伤、惊讶等）生成具有特定情感的动态视频。</li> <li>姿态控制：支持基于驱动图像控制生成结果的姿态，实现头部的多种运动和姿势。</li> <li>独立控制：实现对表情、口型和头部姿态的独立控制。</li> <li>多样化风格：生成多种风格的动态肖像，包括真实人脸、动画、艺术肖像甚至动物，具有广泛的适用性。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Playmate的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://playmate111.github.io/Playmate/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://playmate111.github.io/Playmate/</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/Playmate111/Playmate" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/Playmate111/Playmate</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2502.07203" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2502.07203</a></li> </ul>
<p>FaceShot是同济大学、上海 AI Lab和南京理工大学推出的新型无需训练的肖像动画生成框架。用外观引导的地标匹配模块和基于坐标的地标重定位模块，为各种角色生成精确且鲁棒的地标序列，基于潜在扩散模型的语义对应关系，跨越广泛的角色类型生成面部动作序列。将地标序列输入预训练的地标驱动动画模型生成动画视频。FaceShot突破对现实肖像地标的限制，适用于任何风格化的角色和驱动视频，或作为插件与任何地标驱动的动画模型兼容，显著提升整体性能。</p> <h2 style="font-size: 20px;">FaceShot的主要功能</h2> <ul> <li>角色动画生成：为各种类型的角色生成流畅且自然的面部动画，保持角色的原始特征。</li> <li>跨领域动画：支持从人类视频驱动非人类角色（如玩具、动物等）的动画，扩展肖像动画的应用范围。</li> <li>无需训练：无需针对每个角色或驱动视频进行额外的训练或微调，直接生成高质量的动画。</li> <li>兼容性：作为插件与任何地标驱动的动画模型无缝集成。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">FaceShot的技术原理</h2> <ul> <li>外观引导的地标匹配模块：基于潜在扩散模型的语义对应关系，结合外观先验知识，为任意角色生成精确的面部地标。用DDIM逆过程从参考图像和目标图像中提取扩散特征，基于图像提示减少不同领域之间的外观差异。用余弦距离进行地标匹配，确保地标在语义上的一致性，引入外观画廊进一步优化匹配效果。</li> <li>基于坐标的地标重定位模块：基于坐标系变换捕捉驱动视频中的细微面部动作，生成与之对齐的地标序列。模块分为全局运动和局部运动两个阶段，全局运动负责计算面部的整体平移和旋转，局部运动则分别对眼睛、嘴巴、鼻子、眉毛和面部边界等部分进行相对运动和点运动的重定位。基于简单的坐标变换公式，模块能精确捕捉面部的全局和局部运动，生成稳定的地标序列。</li> <li>地标驱动的动画模型：模块将生成的地标序列输入预训练的动画模型（如MOFA-Video），生成最终的动画视频。将地标序列作为额外条件输入到动画模型的U-Net中，确保模型能精确跟踪地标序列中的运动。基于这种方式，动画模型能用地标序列生成与驱动视频一致的动画效果，保持角色的视觉身份，实现高质量的肖像动画生成。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">FaceShot的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://faceshot2024.github.io/faceshot/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://faceshot2024.github.io/faceshot/</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/open-mmlab/FaceShot" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/open-mmlab/FaceShot</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2503.00740" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2503.00740</a></li> </ul>
<p>AI service for transforming selfies into professional headshots</p> <p>FaceMimic是基于人工智能技术的在线头像生成工具。能将普通自拍照片快速转换为高质量的专业头像。用户只需上传一张自拍，选择所需的风格，系统能在短时间内生成清晰自然的头像，保留个人面部特征的同时，提供多种风格选项，如专业商务风、艺术风等，满足不同场景需求。</p>
