https://github.com/diffusion-studio/vits-web
GitHub – diffusion-studio/vits-web: Web api for using VITS based models in the browser!
Voces con inteligencia artificial sin servidor
Español + ingles … y otros idiomas
https://github.com/diffusion-studio/vits-web
GitHub – diffusion-studio/vits-web: Web api for using VITS based models in the browser!
Voces con inteligencia artificial sin servidor
Español + ingles … y otros idiomas
https://www.cultura.gob.es/cultura/areas/bibliotecas/mc/eBiblio/inicio.html
Inicio – eBiblio | Ministerio de Cultura
Castilla León https://castillayleon.ebiblio.es/

https://id.loc.gov/authorities/names/ns2011001172.html
Library of congress

The Library of Congress > Linked Data Service > LC Name Authority File (LCNAF)
El profesor universitario en el siglo XXI identidad digital docente
#iddubu17 #EmbajadoresDeMarca + #MarcaPersonal
Personal #Docente e #3Investigador en
Para pasar tu certificado FNMT a un USB y borrarlo del ordenador, exporta el certificado con clave privada (formato .pfx/.p12) desde la gestión de certificados del navegador, guárdalo en el USB y luego selecciona “Quitar” o eliminar en el almacén de certificados.
Pasos: Exportar el Certificado al USB
.PFX o .P12 y marca “Incluir todos los certificados en la ruta de certificación”.TAMBIEN SE PUEDE COPIAR SIN BORRAR pero empezarás a tener copias de tu certificado por sitios y seguro que empieza el descontrol 🙂
Si no quieres llevar tu certificado digital en el TELEFONO MÓVIL, y este dispone de lector NFC, puedes usar el teléfono para leer el certificado de tu móvil.
Para leer el certificado de tu DNI electrónico (DNIe) y realizar firmas legales en España, existen tres formas principales dependiendo del dispositivo que utilices (ordenador o móvil) y de la versión de tu DNI. [1, 2, 3]
Antes de empezar, recuerda que para cualquier método debes tener el PIN del DNIe activo. Si no lo tienes o ha caducado, debes acudir a una comisaría de policía y usar las máquinas de actualización para activarlo o renovar los certificados. [1, 4]
Es el método más tradicional y compatible con todas las versiones del DNIe. [1]
Si tienes un DNI 3.0 o 4.0 (los que tienen el chip en el anverso o reverso pero permiten lectura sin contacto), puedes usar tu smartphone como lector. [11, 12]
Este método permite usar el NFC de tu móvil para “enviar” la lectura del certificado a tu ordenador de forma inalámbrica, sustituyendo al lector USB físico. [17, 18]
Independientemente de cómo leas el chip, estas son las herramientas legales para ejecutar la firma:
¿Tienes ya un lector de tarjetas o prefieres intentar la configuración mediante NFC en tu móvil?
[2] https://firmaelectronica.gob.es
[5] https://www.dnielectronico.es
[6] https://sede.agenciatributaria.gob.es
[8] https://021informatics.com
[9] https://sede.agenciatributaria.gob.es
[10] https://edatalia.com
[11] https://www.dnielectronico.es
[12] https://firmadni.com
[14] https://edatalia.com
[15] https://yoid.es
[17] https://www.dnielectronico.es
[18] https://www.dnielectronico.es
estándar ISO-7816
El ISO/IEC 7816 es el conjunto internacional de normas que define cómo deben ser las tarjetas de circuito integrado (tarjetas inteligentes) y cómo se comunican con los lectores. Fue creado conjuntamente por la ISO y la IEC y se estructura en quince partes (de la 1 a la 15) que cubren desde las características mecánicas y eléctricas hasta los comandos de seguridad y la gestión de aplicaciones .
| Parte | Qué especifica | Por qué importa para el DNIe |
|---|---|---|
| 7816‑1 | Características físicas (dimensiones, tolerancias, materiales, posición del chip, posibilidad de banda magnética o relieve). | Garantiza que el DNIe tenga el formato ID‑1 (85,60 × 53,98 mm) y que su chip esté ubicado donde los lectores esperan los contactos. |
| 7816‑2 | Dimensiones y ubicación exacta de los contactos eléctricos (C1‑C8). | Los lectores de DNIe deben alinearse con estos contactos para establecer la interfaz eléctrica. |
| 7816‑3 | Protocolos de interfaz eléctrica y de transmisión (niveles de tensión, tipos de señal, convenciones de paridad, procedimientos T=0 y T=1). | El DNIe opera con los protocolos asíncronos T=0 o T=1; la norma define cómo se envían y reciben los bytes entre la tarjeta y el terminal. |
| 7816‑4 | Organización lógica de la tarjeta (estructura jerárquica de archivos MF/DF/EF), comandos APDU (Application Protocol Data Unit) y mecanismos de seguridad básicos. | El DNIe almacena sus datos (certificados, claves, datos personales) en un sistema de ficheros tipo MF (Archivo Principal, 3F 00), DF (Archivos Dedicados) y EF (Archivos Elementales). Las operaciones de lectura, escritura y autenticación se realizan mediante comandos APDU definidos aquí (SELECT, READ BINARY, WRITE BINARY, VERIFY, INTERNAL AUTHENTICATE, etc.). |
| 7816‑8 | Comandos para operaciones de seguridad (cifrado, firma, generación de números aleatorios, gestión de claves). | El DNIe usa estos comandos para realizar la firma electrónica y el cifrado de comunicaciones; la norma especifica los APDU de operaciones criptográficas que la tarjeta debe soportar. |
| 7816‑11 | Verificación de la identidad personal mediante métodos biométricos (huella, iris, etc.). | Algunas versiones del DNIe incorporan un almacén de datos biométricos; esta parte define cómo se protegen y se accede a esos datos mediante comandos APDU. |
| 7816‑15 | Aplicación de información criptográfica (formato ASN.1 para describir algoritmos, claves y certificados almacenados). | Permite que la tarjeta indique qué algoritmos (RSA, ECC, etc.) y qué tamaños de clave soporta, facilitando la interoperabilidad entre el DNIe y el software de firma. |
El ISO/IEC 7816 proporciona el “idioma” y el “molde” que hacen posible que un DNIe sea reconocido por los lectores de tarjetas inteligentes, que sus datos estén organizados de forma predecible y que las operaciones de autenticación y firma se realicen siempre de manera segura y totalmente estandarizada.
-> contenido generado con inteligencia artificial (perplexity)
DROSTE Efect o efecto Droste
videos infinitos
1. Scene Concept & Geometry:
2. Motion & Camera Dynamics (The Infinite Zoom):
3. Visual Continuity & Lighting:
4. Prompt for AI Video Generators (English):
“A seamless infinite zoom loop of realistic 3D geometric shapes. The camera moves continuously forward through a series of nested metallic cubes and glowing spheres. High-contrast studio lighting, polished chrome reflections, and cinematic 4K resolution. The movement is perfectly rhythmic and linear, creating a mesmerizing Droste effect where the beginning and end are indistinguishable. Abstract digital art, hypnotic motion, smooth transition, no cuts.”
Estas instrucciones enfatizan la continuidad matemática. Al pedir “Linear Interpolation” (interpolación lineal) y que el inicio y el fin sean “indistinguibles”, estás guiando al sistema para que cree un bucle perfecto. Al mencionar que es “Abstract digital art” (arte digital abstracto), queda claro que el objetivo es estético y recreativo.
Codec Avatars: Immersive Telepresence with Lifelike Avatars | Meta
What are Codec Avatars?
Codec Avatars allow people in different places to interact using eye contact, subtle shifts in expression, posture and gesture. This fully embodied interaction enables natural and expressive remote communication.
Why open source?
The Codec Avatars lab at Meta Reality Labs Research has been building the future of connection with lifelike avatars since 2015, and has shared many of its results and methods with the research community.
Through this site, Meta Reality Labs Research provides the research community with datasets and baseline reference implementations for Codec Avatars, supporting the advancement of metric telepresence research. Using the code and models we share, researchers are empowered to investigate open challenges in metric telepresence including:
Get started with Codec Avatars

Ava-256 dataset
First dataset for end-to-end telepresence.
Ava-256 dataset overviewGitHub

Goliath-4 dataset
First complete captures of full bodies, hands and faces.
Goliath-4 dataset overviewGitHub
Other OSS publications and releases

High-quality recordings of the faces of 13 people

High-fidelity 3D hair modeling using computed tomography

Dataset and baseline for 3D interacting hand post estimation

Dataset of relightable 3D interacting hands

High-quality indoor scenes for neural reconstruction

Modeling 3D spatial sound of humans using body pose and audio

4 subjects wearing patterned clothes for high-quality registration