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IP_LAP

基于身份保持的说话人脸生成新方法

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。

dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统
AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动
DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统,采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频,适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型,DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情,为不同说话风格提供了灵活支持。
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。
LivePortrait - 高效的面部动画技术与重定向控制
GithubLivePortraitPyTorch实现人像动画实时渲染开源项目深度学习热门
LivePortrait是一种基于PyTorch实现的先进面部动画技术,支持高效的人像动画合成与重定向控制。项目提供了全面的预训练模型和易于使用的界面,支持Windows、macOS和Linux系统。用户可以快速开始,利用预训练权重生成高质量的动画肖像。支持静态图像与视频的动画生成,可广泛应用于虚拟现实、游戏开发和在线教育等领域。
audio2photoreal - AI驱动的音频转人物对话视频技术
AI合成Github对话场景开源项目深度学习计算机视觉音频到真人化身
audio2photoreal项目实现了音频到逼真人物对话视频的自动转换。该开源项目集成了面部表情和全身动作生成模型,能根据音频输入合成自然的人物表情和动作。项目提供预训练模型、训练代码和数据集,便于研究者复现和改进。这一技术为虚拟人物制作和视频合成领域开辟了新的可能性。
Awesome-Talking-Head-Synthesis - 最新音频驱动和神经辐射场技术在数字人头像生成中的应用
3DGithubNeRFTalking Head Synthesis开源项目数据集音频驱动
这个项目收集了生成对抗网络(GANs)和神经辐射场(NeRF)在说话头合成领域的相关研究。内容包括图像和音频驱动的说话头生成技术、数据集、研究综述和代表性工作。从2D到3D、单模态到多模态,项目全面展示了说话头生成的技术发展,为相关研究提供参考资料。
wav2lip_288x288 - 改进版Wav2Lip 高分辨率唇形同步与先进算法集成
GithubWav2Lip唇形同步开源项目模型优化深度学习视频处理
wav2lip_288x288是Wav2Lip项目的改进版本,致力于提升唇形同步的质量和分辨率。该项目支持288x288至512x512的模型尺寸,整合了PRelu、LeakyRelu等先进技术,并采用SAM-UNet架构。项目提供详细的训练流程,包括Syncnet和wav2lip-Sam的训练步骤。目前正在开发基于DINet的全流程训练功能,涵盖使用DeepSpeech的Syncnet训练和DINet帧训练。这些优化旨在实现更精确、更高质量的唇形同步效果。
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。
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。
Collaborative-Diffusion - 多模态控制的面部生成与编辑,协作扩散模型
CVPR 2023Collaborative DiffusionGithubMMLab@NTU多模态脸部生成开源项目脸部编辑
Collaborative Diffusion项目展示了如何通过多模态控制生成和编辑面部图像,保证生成结果与输入条件一致。该项目使用动态扩散器在每一步选择性处理不同模态,确保身份信息的准确性。最新更新包括对FreeU的支持、单模态面部生成推理脚本,以及适用于不同分辨率的模型训练和推理代码,满足多样化应用需求。
CFLD - 粗到细潜在扩散实现姿态引导人像合成
CFLDCVPRGithubpose-guided人物图像合成开源项目潜在扩散
CFLD项目提出粗到细潜在扩散方法,用于姿态引导的人像合成。该方法采用多阶段策略,先生成粗略草图再逐步细化,提高了生成图像质量和准确性。作为CVPR 2024亮点论文,CFLD在人像合成领域展现了重要进展。
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