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人工智能技术目前已经可以利用一些算法和模型将一些静态的照片或图片转换成动态的短视频，但是生成的视频质量和流畅度往往需要进行多次迭代和优化才能达到较好的效果。具体的流程一般如下：
1. 数据采集和处理：需要收集足够多且质量好的照片作为输入，同时对照片进行切割、去噪、色彩调整等处理以提高算法的准确性和可靠性，同时还需要确定生成的视频的时间长度、帧率等参数。
2. 特征提取和匹配：利用现有的人工智能模型对照片进行人脸、眼睛、嘴巴等关键部分的分析和提取，同时根据一些规则和算法进行匹配和融合，以保证生成的短视频流畅度和连续性。
3. 视频生成和优化：根据提取的特征和匹配结果利用一些动画技术和变换算法生成符合要求的短视频，并进行多次迭代和优化，以提高视频质量和准确性，同时还需要针对不同场景、情感和风格进行个性化的定制，以满足用户的需要。
总之，生成数字人短视频是一项比较复杂和综合的人工智能应用技术，需要采用多种现有的算法和模型进行组合和优化，同时还需要与人类视觉感知等多个领域进行跨学科的交叉研究和合作。
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