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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。

Hyperlink - 融合多模型优势的写实人像生成AI
AI绘图GithubHuggingfaceHyperlinkStable Diffusion图像生成开源项目模型模型融合
Hyperlink是一个文本到图像生成模型,结合了DreamPhotoGASM、HyperRealismV1.2和LinkedIn Diffusion的特点。该模型擅长生成细节丰富的写实人像,适用于电影、日常和职场等多种场景。Hyperlink生成的图像具有逼真的面部表情和多样化的风格,为视觉创作提供了新的可能性。
StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成
GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型
Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术,通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术,高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。
photographerAlpha7 - 基于Stable Diffusion的真实人像生成工具集成多风格场景
90年代风格GithubHuggingfaceStable Diffusion人物建模开源项目文生图模型肖像摄影
photographerAlpha7是基于Stable Diffusion的文生图模型,主要用于生成真实人物肖像。支持90年代复古风格、现代场景等多种风格创作,可生成包括历史人物、时尚人像在内的多类型图像。模型注重细节表现,能够准确捕捉人物表情与场景氛围。
VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型,为图像生成和理解设立新基准
GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型
VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型,专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式,适用于广泛的视觉任务,包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估,VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能,超越了现有最先进的视觉Transformer模型,为计算机视觉领域提供了新的基准。
HyperRealism - AI模型生成逼真复古风格人物照片
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion人物肖像开源项目模型模型训练真实感渲染
HyperRealism 1.2是一个基于Stable Diffusion的开源AI模型,专门用于生成超写实和复古风格的人物照片。它可以创建多种逼真场景,如儿童肖像、经典电影明星和70年代风格的照片。该模型擅长捕捉细节,包括精细的面部特征和独特的环境氛围。HyperRealism 1.2支持文本到图像的生成,适用于需要高质量、艺术感强的人物图像的各种应用。
anything-v5 - 高品质动漫风格AI人像生成接口方案
AI绘图API接口Anything V5GithubHuggingfaceStable Diffusion API开源项目文本生成图像模型
这是一个基于Stable Diffusion的开源模型API接口,专注于生成高质量动漫风格人像。该接口支持PHP、Node、Java等多种编程语言,提供免费API密钥。用户能够调整提示词和参数来创作个性化AI图像,具备8K分辨率输出、多语言处理和全景图像生成等功能。此API为开发者和创作者提供了便捷的AI人像生成工具。
This Person Does Not Exist - 虚拟人脸生成,StyleGAN3技术驱动
AI人脸生成AI工具StyleGAN3ThisPersonNotExist.org人工智能艺术虚拟人物
This Person Does Not Exist基于StyleGAN3技术生成逼真虚拟人脸。网站提供1024x1024像素高清免费人脸图像,支持批量生成不同性别或随机人脸。无版权限制的独特人脸资源适用于设计、创作和研究等领域。简单界面便于创建栩栩如生的虚拟人物,体现AI图像生成技术的先进性。
flare - 高效生成可动画和可重光照的3D头像模型
FLAREGithub可动画化可重光照开源项目神经渲染网格头像
FLARE是一种新型3D头像生成方法,能从多视角图像快速学习几何形状、材质和光照信息。该技术生成的头像模型具有高质量的可动画化和可重光照特性,同时提高了生成效率。FLARE在计算机图形学领域具有重要应用价值,可用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域,为创建个性化和交互式虚拟形象提供了新的技术支持。
llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究
GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型,专注于多模态大模型和聊天机器人的研究,支持多图像和多提示生成,适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下,模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略,显著提高了生成效率。
insaneRealistic_v1 - Stable Diffusion驱动的超写实人像生成模型
CivitaiGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画开源项目文本转图像模型真实感渲染
insaneRealistic_v1是一个基于Stable Diffusion的文本到图像模型,专门用于生成超高真实度的人像。此模型能创建细节丰富的人物图像,精确呈现面部特征、肤质、发型和表情等细节。适用于需要高质量、逼真人像的各种应用场景,如艺术创作、虚拟角色设计等。作为开源项目,insaneRealistic_v1为开发者和研究者提供了探索高度写实人像生成技术的平台。在Civitai平台上发布后,该模型在数字艺术创作、游戏开发和虚拟现实等领域展现出广泛的应用前景,为用户提供了一个强大而灵活的人像创作工具。
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