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EMO

音频驱动的富表情肖像视频生成模型

EMO是一种音频到视频的扩散模型,可在弱条件下生成表现力丰富的肖像视频。该项目由阿里巴巴智能计算研究院开发,将音频输入转化为面部表情和头部动作,增强数字人物的自然度和情感表达。EMO技术在虚拟主播和数字人互动等领域具有应用潜力,可提供更真实的视觉体验。

conv-emotion - 会话情感识别技术及最新数据集与模型更新
COSMICDialogueGCNGithubRECCONTL-ERCemotion recognition开源项目
本页面介绍了会话情感识别技术,包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型,如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集,并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型,并链接至其他重要项目和研究。
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。
Imitator - 个性化语音驱动3D面部动画生成系统
3D面部动画GithubICCV 2023Imitator个性化开源项目语音驱动
Imitator是一个3D面部动画生成系统,能将个人语音转化为逼真的面部表情。该项目基于深度学习技术,实现了语音到面部动作的精确映射。Imitator提供通用模型和个性化训练方法,可适应不同说话者的特征。这项技术可应用于虚拟现实、电影制作和人机交互等领域。
VideoBooth - 基于图像提示的AI视频生成新突破
GithubVideoBooth人工智能图像提示开源项目扩散模型视频生成
VideoBooth是一个AI视频生成项目,利用扩散模型技术基于图像提示创建视频。该项目将静态图像主体转化为动态视频,实现图像到视频的转换。VideoBooth采用两阶段训练方法,提供安装、推理和训练指南。项目还公开了专门数据集,为研究提供资源。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术,通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络,从文本生成视频,该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法,具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
DiffSHEG - 基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术
3D表情和手势DiffSHEGGithub实时生成开源项目扩散模型语音驱动生成
DiffSHEG是一种基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术。该方法能够生成与语音同步的全息3D表情和手势,适用于不同长度的语音输入。DiffSHEG为虚拟人物动画和人机交互领域提供了新的解决方案,有助于创建更具表现力的虚拟角色。
video-retalking - 音频驱动的实时视频唇形同步编辑系统
AI技术GithubVideoReTalking人脸编辑唇形同步开源项目视频处理
VideoReTalking是一个创新系统,通过输入音频编辑真实世界说话人头视频的面部,生成高质量且唇形同步的输出视频。系统将任务分为三步:生成标准表情面部视频、实现音频驱动的唇形同步,以及增强面部真实感。整个过程采用基于机器学习的方法,无需人工干预即可自动完成。
hallo - 分层音频驱动人像动画合成框架
AI动画GithubHallo人像动画开源项目视频合成语音驱动
Hallo是一个分层音频驱动的视觉合成框架,用于生成人像图像动画。该框架可根据输入音频创建高质量的说话头像视频,支持重现多种经典电影场景。Hallo采用分层设计,整合多个先进模型,实现精细的面部表情和唇形同步。项目提供完整的训练和推理代码,适用于多种应用场景。
DreamFace - 将照片转化为动态有声影像的AI工具
AI创意工作室AI头像AI工具AI视频AI配音DreamFace定制视频热门视频生成
DreamFace作为一个先进的AI创意平台,让用户能够简单快捷地制作有声动画和个性化视频,适用于社交媒体、演示和教育等多种场合,增添互动的趣味与创造力。
Wav2Lip - 先进的AI视频口型同步技术
GithubWav2Lip唇形同步开源项目深度学习视频处理音频处理
Wav2Lip是一个开源项目,采用先进的人工智能技术实现高精度的视频口型同步。该技术适用于各种身份、声音和语言,包括CGI人脸和合成语音。项目提供完整的训练和推理代码以及预训练模型,方便用户将任意音频与视频进行口型同步。Wav2Lip在多个基准数据集上展现出领先性能,为视频制作和内容创作领域提供了有力支持。
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