免费DIY！微软一口气开源1500个3D表情包，超可爱 ?转自：新智元表情包可以说是信息时代最伟大的发明之一了。 任何场景，任何心情，一个简单的emoji就能表达你的情绪，让沟通更高效。 有了表情包，是不是比一串冰冷的文字语气更可爱呢（Doge） 今天，微软宣布开源1500多种3D表情，关键是还可以自定义。 先来看看会动的表情包长啥样。 1500多个表情免费用 这就意味着，从今天开始，微软几乎所有的表情符都可以在Figma和GitHub上免费使用。 项目地址：https://github.com/microsoft/fluentui-emoji 目的是能够鼓励Emoji领域更多的创造力和包容性。 去年，微软在Windows11中发布了表情符号。今年2月，该公司发布了3D版本，并没有计划开源。 在表情的设计上，微软可是下了很大功夫，根据不同的需求设计出多样性表情，比如不同的人群、宗教和国家。 因此，我们可以看到这1500多个表情在肤色、明亮度和饱和度上都可以进行自定义。 这个库并未包含微软设计的所有 3D表情，因为有三个 emoji 早前已被微软注册了商标，其中一个是大家非常熟悉的 Clippy（就是 Office 中经典的 「大眼夹」 回形针）。 另外两个则是带有 Windows 标志的 emoji。 此次开源，就是希望创作者们探索新的方法来构建自己的表情符号， 本次3D emoji项目的负责人、微软设计与研究部门的首席执行官Jon Friedman称，我们希望让社区参与进来，帮助我们看到并做更多与全球相关、以独特方式影响人们的事情。 创造者能够采取微软的大部分明亮和多彩的3D 表情符号，并重新组合成新的贴纸，或创造独特的套表情符号。 微软开源还有另一个原因便是，由于疫情导致工作环境的变化。 因为远程和混合工作迫使企业和员工以不同的方式工作，如何通过文本表达自己变得更加重要。 Friedman称，我看到团队中开始出现的一种情况是，那些使微软非常严肃、非常重要的高管，他们突然喜欢上了评论，或者在句子中使用了表情符号。 表情符号开始扮演越来越重要的角色，这让人们对真实的情绪反应感到更加自在。 尽管微软称其表情符号是「开源」的，但用户定制的任何表情符号都不会被微软或社区广泛使用。 原因是Microsoft与Unicode集完全一致，因此自定义添加是一个需要从流程角度进行排序的流程。 来看看不同色号的Unicode表情演示。 此外，一些表情包还根据现代人来自不同职业，不同的生活场景设计了新花样。 打破肤色种族限制 微软设计师团队表示： 我们希望每个独立的创作者都能构建满足其社群需求的体验，包括那些拥有不同肤色和不同民族文化的群体，都能够用表情包表达自己的个性和想法。 这里他们提到了打破Fitzpatrick量表的概念（该量表由皮肤科医生Thomas Fitzpatrick于1975年开发，根据对阳光的耐受性对肤色进行分类）。 他们想通过给emoji制作不同的肤色的形式，表达对文化、宗教、性取向等文化议题的重视。 另外，表情包的格式也是个亮点。 设计师和工程师团队花了一年多的时间，确保表情符号可以适用于任何你想要的格式。 就像隐藏式字幕有不同的语言一样，表情符号必须以SVG、PNG和 JPG文件的形式存在，才能实现真正的多功能性。 对于其中的每一个，都应该创建一个矢量、平面和单色版本，以实现规模和灵活性。 参考资料：https://www.theverge.com/2022/8/10/23299527/microsoft-emoji-open-source-creators?scrolla=5eb6d68b7fedc32c19ef33b4 推荐阅读 香港理工大学IEEE Fellow 李青教授团队招收机器学习全奖博士/研究助理 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》润了！大龄码农从北京到荷兰的躺平生活（文末有福利哟！）北京大学图机器学习实验室GLab招收科研实习生/23级博士生 如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研香港理工大学招收大数据/机器学习博士后/博士生(全年招聘)【全奖博士招生】美国普渡大学数字孪生实验室王子然博士团队自动驾驶与VR方向香港中文大学（深圳）吴保元教授招收全奖博士/博后/访问学生 北京大学智能计算与感知实验室招收硕士/博士/科研实习生【全奖博士】香港大学招收计算机视觉方向博士/博后/研究助理一位博士在华为的22年 最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！