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TalkingGaussian

结构持久性3D会说话头像合成的高斯散射方法

TalkingGaussian项目展示了一种新型3D会说话头像合成技术,基于高斯散射方法实现结构持久性。该项目包含完整的处理流程,涵盖视频预处理、音频特征提取和模型训练。系统支持目标音频推理,生成结构稳定且口型同步的逼真说话头像。项目提供了详细的安装指南、数据准备步骤和使用说明,便于研究人员进行实验和开发。

GeneFace - 广义和高保真3D会说话的人脸合成
3D人脸合成GeneFaceGithubICLR'23开源项目音频驱动高保真
该项目展示了一种通用且高保真的音频驱动3D说话面部生成方法。GeneFace 实现了更好的唇同步和面部表现,即使在非典型音频中也是如此。项目附带预训练模型和数据集,方便快速上手,并支持使用个人视频训练独特的GeneFace模型。新发布的GeneFace++ 提升了唇同步、视频质量和系统效率,具备实时推断和更快的深度3D重建功能。
SadTalker - 将单张肖像图片与音频结合生成逼真的动态说话视频
AI动画GithubSadTalker人脸合成开源项目深度学习语音驱动
SadTalker是一个开源AI项目,可将单张肖像图片与音频结合生成逼真的动态说话视频。项目采用3D运动系数学习技术,实现音频驱动的单图像说话人脸动画。SadTalker支持全身图像生成和多种增强模式,并提供WebUI界面。该技术可应用于内容创作、虚拟主播等领域。
gaussian-splatting - 实时高质量3D场景渲染新方法
3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目视图合成计算机图形学辐射场
Gaussian-splatting是一种新型3D场景渲染技术,利用3D高斯分布表示场景并进行优化,实现了实时高质量新视角生成。该方法采用快速可见性感知算法,支持各向异性渲染,在1080p分辨率下可达30+fps。相比传统方法,Gaussian-splatting在视觉质量和渲染速度上均有显著提升,为实时高保真3D场景重建开辟了新途径。
AniTalker - 面部动画生成技术通过解耦身份和运动编码实现多样化表现
AI绘图AniTalkerGithub人脸动画开源项目深度学习语音驱动
AniTalker是一个面部动画生成项目,通过解耦身份和面部运动编码实现多样化的说话面部动画。该技术根据音频和图像生成说话头像,支持控制头部姿态、位置和缩放。项目提供多个预训练模型,包括基于Hubert和MFCC的音频特征提取,适用于不同场景。AniTalker为创作和研究提供了生成说话面部动画的工具。
Talking_Face_Avatar - 将单张肖像图片转换为说话视频的开源AI项目
AI绘图GithubSadTalker人脸动画开源项目深度学习语音合成
Talking_Face_Avatar是一个开源AI项目,能将单张肖像图片和音频转换为逼真的说话视频。项目整合了Leonardo.ai的图像生成和ElevenLabs的语音合成技术,支持静态、参考和调整大小等多种模式。除了生成说话头视频外,还可制作全身视频,并通过GFPGAN等工具提升视频质量。项目适用于Linux系统,提供WebUI和API接口,方便开发者和创作者使用。
2D-Gaussian-Splatting - 高斯分布技术在2D图像处理中的创新应用
2D图像处理Gaussian SplattingGithub图像重构开源项目计算机图形学
2D-Gaussian-Splatting项目探索了高斯分布技术在2D图像处理中的应用。通过将图像转换为高斯分布点云,该方法实现了独特的视觉效果。项目提供Colab notebook,方便用户体验这种新颖的图像处理技术。尽管其实际应用领域尚待探索,但该项目为图像处理和计算机图形学带来了新的研究方向。
S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析
3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习
S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析,增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器,将4D网格编码为特征平面,并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布,详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。
gaussian-opacity-fields - 高效紧凑的无界场景表面重建技术
3D Gaussians3D重建Gaussian Opacity FieldsGithub开源项目无界场景表面重建
Gaussian Opacity Fields (GOF) 是一种新型表面重建方法,通过3D高斯分布识别几何信息。该方法使用正则化技术提高重建质量,并采用Marching Tetrahedra算法进行网格提取。GOF在无界场景中实现了高效、高质量的表面重建,为计算机视觉和图形学提供了创新解决方案。GOF方法特别适用于复杂的无界场景重建,如大规模室外环境或动态物体的表面重建。相比传统方法,GOF在处理速度和内存占用方面都有显著优势。
GaussianShader - 创新3D高斯溅射技术提升反射表面渲染效果
3D Gaussian SplattingGaussianShaderGithub反射表面实时渲染开源项目神经渲染
GaussianShader是一种新型3D渲染方法,通过在3D高斯上应用简化着色函数,提高了反射表面场景的神经渲染质量。这种方法保持实时渲染速度,同时实现不同光照环境下的高保真自由视角渲染。通过结合传统属性和新的着色属性,GaussianShader能够准确捕捉视角依赖的外观,为反射和漫反射表面重建提供高质量的材质和光照效果。
2d-gaussian-splatting - 基于2D高斯溅射的高精度场景表示与渲染方法
2D Gaussian SplattingGithub几何重建开源项目网格提取表面元素辐射场
2D高斯溅射项目提出了一种新型场景表示方法,使用2D定向圆盘表示场景并通过可微光栅化渲染。该方法开发了正则化技术提升重建质量,设计了网格化算法,在几何精度和渲染质量上取得显著进展。项目提供完整的训练评估脚本和SIBR可视化工具,为3D场景重建和新视角合成领域带来创新解决方案。
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