Imitator

个性化语音驱动3D面部动画生成系统

Imitator 3D面部动画语音驱动个性化 ICCV 2023 Github 开源项目

Imitator是一个3D面部动画生成系统，能将个人语音转化为逼真的面部表情。该项目基于深度学习技术，实现了语音到面部动作的精确映射。Imitator提供通用模型和个性化训练方法，可适应不同说话者的特征。这项技术可应用于虚拟现实、电影制作和人机交互等领域。

I_am_a_person - 全面AI数字人解决方案

AI绘图Github大语言模型开源项目数字人语音合成语音识别

I_am_a_person是一个综合性AI数字人项目，涵盖形象生成、语音识别、大语言模型和语音合成等多个领域。项目整合了人体姿态估计、换脸技术、AI绘图等先进技术，并探索真人和虚拟数字人驱动技术。通过多种语音和语言模型的应用，该项目旨在实现全方位的AI数字人解决方案。

Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术

GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成

Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具，能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架（SV2TTS），并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员，支持多种数据集，提供预训练模型以简化使用和实验过程。

FlashFace - 高保真人物图像个性化生成技术

AI绘图FlashFaceGithub人像定制图像生成开源项目身份保持

FlashFace是一项人物图像个性化生成技术，可在几秒内实现零样本人物图像定制，具有出色的身份保持能力。该技术能精确响应语言提示，并支持灵活调整身份图像和语言提示的控制强度。FlashFace可使用单张或多张参考人脸，对非名人也能有效保持身份特征，同时支持改变人物年龄或性别。

PersonaTalk - 个性化唇形同步配音方案，突出个性与面部细节

AI工具PersonaTalk同步精度视觉配音跨注意力层面部细节

PersonaTalk 提供一种通过注意力机制实现的可视化配音框架，重视保留说话者的个性和面部细节。此框架分为音频几何构建和面部渲染两阶段，确保唇形同步的高保真效果。通过独特的双重注意力机制，能够精确渲染唇部和面部细节，达到优异的视觉质量和个性保留效果。

IP-Adapter-FaceID - 基于面部ID的多风格人像生成技术

GithubHuggingfaceIP-Adapter-FaceIDStable Diffusion人脸识别图像生成开源项目模型深度学习

IP-Adapter-FaceID 是一个开源AI模型，利用面部识别技术的ID嵌入生成多样化风格的人像图像。用户只需提供文本提示和面部图像，就能创建保持ID一致性的各种风格人像。该项目还包括SDXL版本和专门的肖像模式，进一步增强了图像生成能力。这一技术为数字艺术创作和个性化内容生成提供了新的可能性。

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。

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。

video-retalking - 音频驱动的实时视频唇形同步编辑系统

AI技术GithubVideoReTalking人脸编辑唇形同步开源项目视频处理

VideoReTalking是一个创新系统，通过输入音频编辑真实世界说话人头视频的面部，生成高质量且唇形同步的输出视频。系统将任务分为三步：生成标准表情面部视频、实现音频驱动的唇形同步，以及增强面部真实感。整个过程采用基于机器学习的方法，无需人工干预即可自动完成。

IP_LAP - 基于身份保持的说话人脸生成新方法

CVPR 2023Github开源项目深度学习计算机视觉说话人脸生成身份保持

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。

Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成

3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像

Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型，生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练，包括几何引导模型和高斯头像模型，能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案，可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。

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