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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。

EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架
EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动
EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。
speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型
GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动
Speech-Driven Animation是一个开源项目,实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频,支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像,输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器,可用于特征提取和分类任务。
INSTA - 革新性即时体积化头像生成技术
3D建模GithubINSTA头像生成开源项目深度学习计算机视觉
INSTA项目开发了一种创新的即时体积化头像技术,能快速生成高质量3D人头模型。该技术基于instant-ngp,通过优化神经网络实现实时渲染和灵活控制。项目提供预处理数据集和训练代码,便于研究人员进行开发。INSTA代表头像生成领域的前沿技术,适用于虚拟现实和增强现实等应用,为人机交互和数字内容创作提供新可能。
MuseTalk - 音频驱动的实时高质量唇形同步模型
AI虚拟人GithubMuseTalk实时唇形同步开源项目潜在空间修复音频驱动
MuseTalk是一款实时高质量的音频驱动唇形同步模型,可在NVIDIA Tesla V100上以30fps+的速度运行。该模型能根据输入音频修改未见过的人脸,支持多种语言,并可调整面部区域中心点来影响生成效果。MuseTalk在HDTF数据集上训练,可与MuseV等虚拟人技术结合,为生成具全身动作和交互能力的虚拟人奠定基础。
Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0 - 超高真实感图像生成的创新提升
Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0GithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型超现实主义面部真实感
这个项目在图像生成领域通过使用LoRA技术在超高真实感方面展现了进步。其特别专注于人脸的真实感生成,并能够与多种模型如Flux和Stable Diffusion兼容使用。使用关键字'Ultra realistic',可以实现更逼真的图像生成体验。虽然模型仍在训练阶段,但已经展示了很好的细节处理能力,特别适合对高分辨率图像处理有要求的用户,可免费下载模型权重。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
face-projection - 人脸投影技术带来新的视觉可能
GithubHuggingfaceLoRAf4c3_p40j3ct10n人脸图像生成开源项目投影模型
Face Projection项目通过Flux.1 D LoRA模型,让文字或概念在面部图像上投射,创造独特的视觉场景。借助触发词f4c3_p40j3ct10n,用户能将文本转化为投影图像。项目适配Diffusers库,同时提供Safetensors格式模型权重下载,是一个灵活的视觉生成工具。请参阅官方文档获取更多详情和实例,探索技术与创意的全新结合。
StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型
3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络
StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法,结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像,通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型,可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。
Parts2Whole - 多参考框架实现可控人像生成
GithubParts2Whole人像生成参考框架开源项目深度学习计算机视觉
Parts2Whole提出新型框架,利用多个参考图像生成定制人像。该框架包含语义感知外观编码器和多图像条件生成的共享自注意力机制,能精确选择人体部位实现高度可控生成。项目开源全套代码、模型和数据集,为人像生成研究提供完整解决方案。
PuLID - 基于对比对齐的高效ID定制技术
AI绘图GithubPuLID图像生成开源项目深度学习计算机视觉
PuLID是一种基于对比对齐的ID定制技术,能够快速生成高质量个性化图像。该项目提供本地Gradio和在线Hugging Face演示,并获得社区广泛支持,包括Colab和Replicate等第三方实现。PuLID旨在推动AI图像生成领域的发展,为研究人员和开发者提供实用工具和资源。
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