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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。

rRealism_v1.0_riiwa - AI驱动的高清真实人像生成工具
AI绘图GithubHuggingfacerRealism图像生成开源项目模型真实主义
rRealism_v1.0_riiwa是一个开源的AI人像生成模型,旨在创造高度逼真的人物图像。该模型生成的人像具有丰富细节和真实质感,为数字艺术创作提供了新的可能性。这一工具可能会对艺术家、设计师以及其他视觉内容创作者的工作流程产生影响。
Realistic_Vision_V6.0_B1_noVAE - 开创写实人物图像生成新纪元
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Vision V6.0人工智能模型图像生成开源项目模型照片级真实感
Realistic Vision V6.0 B1是一款专注于生成高度写实人物图像的AI模型。支持从面部特写到全身照多种分辨率,通过优化采样器和参数设置提升图像质量。模型在女性形象细节表现方面有显著进步,建议配合Hires.Fix等后处理技术使用。作为持续更新版本,未来功能将不断完善。该模型适用于需要高质量写实人像的各类创作场景。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
wavlm-base-plus-sd - WavLM预训练模型助力高性能说话人分类
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理说话人分类音频分析
WavLM-Base-Plus-SD是一个基于微软WavLM技术的预训练模型,专注于说话人分类任务。该模型在94,000小时的大规模语音数据上进行自监督学习,采用创新的话语混合训练策略,有效保留说话人身份信息。在SUPERB基准测试中,模型展现出卓越性能,可显著提升多种语音处理任务的效果。通过简洁的API接口,用户可直接对音频进行说话人分类分析。
Linly-Talker - 智能数字人交互系统 打造个性化虚拟对话体验
GithubLinly-Talker人工智能多模态开源项目数字人对话系统语音交互
Linly-Talker整合了大型语言模型、语音识别、文本转语音和声音克隆等AI技术,提供了一个功能丰富的数字人对话系统。用户可通过web界面上传图片,与AI进行个性化对话。系统支持多模型集成和多轮对话,能创建逼真的数字人头像并实现实时交互。Linly-Talker旨在探索更先进的人机交互方式,为用户提供超越传统问答的智能对话体验。
DeepFaceLab - 多功能深度换脸软件
DeepFaceLabGithub开源项目深度伪造视频编辑面部去老化面部替换
DeepFaceLab是一款广泛使用的深度换脸软件,支持面部替换、年轻化、头部替换等多种操作。超过95%的深度伪造视频都是通过DeepFaceLab制作,受到YouTube和TikTok创作者的欢迎。该软件支持多种平台,并提供丰富的教程和指南,适合视频编辑爱好者和专业人士。通过学习工作流程和提升技能,用户可以在AfterEffects或Davinci Resolve等视频编辑软件中获得最佳效果。
vid2avatar - 自监督场景分解实现野外视频3D人物重建
3D头像重建GithubVid2Avatar场景分解开源项目自监督学习视频处理
Vid2Avatar是一个开源项目,采用自监督场景分解方法从未处理的野外视频中重建3D人物模型。该方法无需额外监督,通过分离人物和背景实现精确建模。项目包含完整代码、预处理数据集和使用说明,适用于复杂场景的人物建模。
Digital-Life-DL-B - 数字形象解决方案,结合ChatGLM、Wav2lip和so-vits-svc技术
AI学社ChatGLMDL-BGithubWav2Lipso-vits-svc开源项目
DL-B是一个开源的数字形象解决方案,结合了ChatGLM、Wav2lip和so-vits-svc技术。目前,项目正处于比赛阶段,计划在比赛结束后发布优化版及详细代码。硬件需求为RTX 3060显卡和Intel i5-12400F CPU,系统环境为Python 3.9.13。未来项目将由AI学社负责,致力于用户友好框架的开发。诚邀技术爱好者提供优化建议并参与完善项目。
Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples - 少样本语音克隆的先进技术
GithubNVIDIA V100VCTK数据集声音克隆多说话者生成模型开源项目训练
Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目致力于开发能够实现少样本语音克隆的先进技术。项目通过建立说话者嵌入空间,有效捕捉说话者的独特语音特性,如音调、口音等,类似于语音指纹。该项目已在84名讲话者上进行训练,使用了NVIDIA V100 GPU完成了大量周期的训练。欲了解更多,可参考Baidu发表的论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》。
latent-consistency-model - 高效快速的少步推理图像合成模型
AI绘图GithubLatent Consistency Models图像生成开源项目扩散模型深度学习
Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。
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