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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

TalkingGaussian3D说话头合成高斯散射计算机视觉深度学习Github开源项目

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。

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介绍相关项目
IP_LAP - 基于身份保持的说话人脸生成新方法
CVPR 2023Github开源项目深度学习计算机视觉说话人脸生成身份保持
IP_LAP (Identity-Preserving Talking Face Generation with Landmark and Appearance Priors) 项目提出新型说话人脸生成方法，结合地标和外观先验实现身份保持。该技术在CVPR 2023发表，开源代码和预训练模型。研究团队使用LRS2数据集和PyTorch框架，在身份一致性和自然表情生成方面取得进展。
PersonaTalk - 个性化唇形同步配音方案，突出个性与面部细节
AI工具PersonaTalk同步精度视觉配音跨注意力层面部细节
PersonaTalk 提供一种通过注意力机制实现的可视化配音框架，重视保留说话者的个性和面部细节。此框架分为音频几何构建和面部渲染两阶段，确保唇形同步的高保真效果。通过独特的双重注意力机制，能够精确渲染唇部和面部细节，达到优异的视觉质量和个性保留效果。
ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成
ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉
ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术，用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量，可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南，涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能，为相关研究提供了新的思路。
2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成
3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云
该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。
Talk-to-Edit - 基于自然语言的AI人脸精细编辑技术
CelebA-DialogGithubStyleGAN2Talk-to-Edit人脸编辑对话系统开源项目
Talk-to-Edit是一个基于自然语言对话的人脸编辑系统，可精细调整刘海、眼镜、胡须、微笑和年龄等五种面部特征。该系统整合了语言理解和图像生成技术，支持128x128和1024x1024分辨率的图像处理。项目还发布了CelebA-Dialog数据集，为视觉-语言人脸任务研究提供资源。
goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目
3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉
Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。
ml-hugs - 从单个视频重建可动画化人体和场景的3D技术
3D重建GithubHUGS人体高斯分层动画生成开源项目神经辐射场
HUGS是一种利用神经辐射场的计算机视觉技术，能从单个视频重建背景场景和可动画化的人体3D表示。该开源项目提供完整实现，包括数据准备、模型训练和评估脚本。HUGS支持三种训练模式：联合人体和场景、仅人体以及仅场景，适用于多种应用场景。在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上，HUGS展现了优异的性能，为人体动画和场景重建研究提供了新思路。
mip-splatting - 实现无锯齿3D高斯渲染的创新技术
3D Gaussian SplattingCVPRGithubMip-Splatting图形渲染开源项目计算机视觉
Mip-Splatting是一个创新的3D高斯渲染项目，通过3D平滑滤波器和2D Mip滤波器消除渲染伪影，实现无锯齿效果。该技术在CVPR 2024获得最佳学生论文奖，体现了其在计算机视觉和图形学领域的重要性。项目提供在线演示，展示了其高质量的渲染效果。
Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用
3D建模Github人体视频生成人工智能开源项目深度学习计算机视觉
Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向，提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait，项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展，为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。
SegAnyGAussians - Segment Any 3D Gaussians项目安装与使用指南
3D GaussianGithubSAGAsegment any 3D Gaussians安装开源项目数据准备
Segment Any 3D Gaussians (SAGA)项目提供了官方实现和全面的安装与使用指南。用户可以下载预训练模型和数据集，并按照步骤执行命令，了解并体验3D高斯分割、掩码提取和特征训练功能。SAGA支持交互式GUI操作，并提供详细的Jupyter Notebook教程，是研究和应用3D分割技术的理想选择。
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