HeadStudio

文本生成3D可动画头像的开源项目

HeadStudio 3D高斯散射头像生成文本到头像可动画化头像 Github 开源项目

HeadStudio是一个基于3D高斯散射技术的开源项目，能够将文本描述转换为可动画的头像。该项目在生成静态和动态头像方面表现出色，具有良好的语义对齐、表情变形和实时渲染能力。与现有方法相比，HeadStudio生成的头像拥有较高的保真度和自然的动画效果，为虚拟人物创作提供了新的技术支持。

awesome-digital-human - 数字人技术资源集锦涵盖3D头像生成到虚拟试衣

3D头像生成3D重建Github人体动画开源项目数字人类计算机图形学

该项目整理了数字人领域的前沿研究和资源,包括3D人体重建、头部重建、动画生成等多个方向。内容涉及学术论文和工业应用,涵盖3D头像生成、服装建模、人体重塑等热点。为研究人员和开发者提供了解数字人技术最新进展的全面参考。

LivePortrait - 高效的面部动画技术与重定向控制

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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。

CushyStudio - 简化生成式AI创作的开源平台，支持图像、视频和3D模型

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CushyStudio是一个开源的生成式AI平台，致力于简化创意过程。平台提供CushyApps视觉工具系列，适用于多种艺术任务，同时包含CushyKit工具包，用于快速开发自定义应用和自动化任务。CushyStudio适合各级用户，支持创作图像、视频和3D模型，有助于激发创意潜能。该平台整合了CushyApps视觉工具和CushyKit开发工具包，为用户提供全面的AI创作环境。CushyStudio支持图像、视频和3D模型的生成，适合不同经验水平的创作者使用，旨在简化AI艺术创作流程，提高创作效率。

DreamFace - 将照片转化为动态有声影像的AI工具

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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。

gaustudio - 模块化框架推动3D高斯散射技术创新与应用

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GauStudio作为3D高斯散射(3DGS)领域的模块化框架，整合了全面数据集、网格提取工具和纹理绑定功能。该框架支持多种3DGS方法研究，优化复杂场景处理流程，并为室内外场景重建提供新方案。GauStudio旨在促进3DGS技术在多领域的应用与创新。

PortraitGen-code - 肖像视频编辑技术，结合多模态生成模型

3D重建GithubPortraitGen多模态生成开源项目视频编辑风格迁移

这个项目实现了一种创新的肖像视频编辑方法，采用多模态生成模型来实现统一且高表达力的风格转换，能够处理单目RGB视频中的文本和图像驱动的高质量编辑以及光照调整，从而提高面部结构呈现的质量。

DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术

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DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术，利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强，解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation，提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示，生成逼真的3D对象，提升了3D内容生成技术水平。

4DGen - 基于视频的动态3D内容生成，实现空间-时间一致性

4DGen4D内容生成Github开源项目空间时间一致性视频到4D生成高斯散射

4DGen是一个开源项目，专注于基于视频的4D内容生成。该项目支持视频、图像和文本到4D的转换，通过融合多种技术实现空间-时间一致性。4DGen提供了创建动态3D内容的工具，并开放了代码和数据集，为相关研究和开发提供资源。

AniPortrait - 基于音频的高质量肖像动画生成框架

AniPortraitGithub人像动画人工智能图像合成开源项目音频驱动

AniPortrait是一个基于音频和参考肖像图像生成高质量动画的开源框架。该项目支持自驱动、面部重演和音频驱动三种模式，可生成逼真的肖像动画。项目开源了预训练模型，并提供了详细的安装指南、推理命令和训练流程。AniPortrait为数字内容创作者提供了一种制作生动肖像动画的新方法，拓展了视觉内容创作的可能性。

Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法

3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成

Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法，利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型，从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列，Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题，同时优化了纹理更新过程。实验结果显示，在文本驱动纹理生成领域，Text2Tex的性能明显优于现有技术。

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