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CVPR2022-DaGAN

基于深度感知的说话头像视频生成技术

DaGAN人工智能视频生成深度感知对抗生成网络Github开源项目

DaGAN是一种新型深度感知生成对抗网络,旨在生成高质量的说话头像视频。该方法利用面部深度信息提升生成效果,可适用于卡通和真人头像。在VoxCeleb1数据集上,DaGAN展现出优异性能。项目开源了预训练模型、在线演示和训练代码,便于研究复现。作为CVPR 2022的成果,DaGAN代表了说话头像生成领域的重要进展。

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介绍相关项目
Guided-pix2pix - 引导式图像转换，双向特征变换的创新应用
Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法，运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能，生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型，为研究人员提供便利的实验和开发环境。
CogView - 中文文字生成逼真图像，支持英文和中文输入
CogViewGithubImageRewardNeurIPS 2023text-to-imagetransformer开源项目
CogView是一个基于4B参数预训练的转换器，用于生成通用领域的文本到图像。最新版本CogView2显著提升了生成速度，并扩展支持英文输入。用户可以通过Github和Wudao平台体验并下载预训练模型。项目还包含超分辨率和图像到文本转换功能，并提供详细的设置和运行指南。该项目获得NeurIPS 2021认可，并推荐使用PB-relax和Sandwich-LN技术稳定训练大型转化器。
iGAN - 交互式图像生成工具，通过用户编辑实时生成图像
GANGithubiGAN交互式图像生成图像翻译开源项目深度生成模型
系统采用深度生成模型（如GAN和DCGAN），提供智能绘图界面，支持用户通过简单笔触实时生成逼真图像样本。用户可通过颜色和形状的画笔进行编辑，系统自动生成符合编辑的图像。此外，该系统也是一种交互式视觉调试工具，帮助开发者理解和可视化深度生成模型的能力与局限性。
Awesome-Avatars - 人类头像技术最新进展资源列表
3D建模Github人体头像开源项目深度学习神经渲染计算机视觉
该项目汇总了人类头像技术领域的最新进展，包括生成、重建、编辑等方面的重要论文和开源代码。涵盖头像生成、单人重建、视图合成、网格重建、文本生成头像、头像交互、动作生成等子领域。每项成果均提供论文链接、代码仓库和项目主页，便于研究人员快速了解和应用这些前沿技术。
EMO - 音频驱动的富表情肖像视频生成模型
EMOGithub人像视频生成开源项目扩散模型表情合成音频到视频转换
EMO是一种音频到视频的扩散模型，可在弱条件下生成表现力丰富的肖像视频。该项目由阿里巴巴智能计算研究院开发，将音频输入转化为面部表情和头部动作，增强数字人物的自然度和情感表达。EMO技术在虚拟主播和数字人互动等领域具有应用潜力，可提供更真实的视觉体验。
Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型
3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率
Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型，采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像，包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重，并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。
IJCAI2023-CoNR - 基于神经渲染的动漫角色动画生成技术
AI绘图CoNRGithub动画角色表开源项目深度学习神经渲染
IJCAI2023-CoNR项目开发了一种协作式神经渲染技术，可将手绘动漫角色设定图转换为舞蹈视频。该技术结合超密集姿态序列和角色设定图，实现高质量动画生成。这项研究为动漫创作提供了新工具，可能显著改变传统动漫制作流程。项目已开源代码和数据集，并提供在线演示和教程，便于研究者和开发者探索应用。
HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术
GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据
HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用，旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程，为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据，并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点，有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画，为该领域的进步贡献力量。
pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑
GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率
此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。
Fast-AgingGAN - 基于CycleGAN的高效人脸年龄转换模型
CycleGANFast-AgingGANGithub人脸老化图像转换开源项目深度学习模型
Fast-AgingGAN是一个基于CycleGAN的人脸年龄转换深度学习模型，支持年轻和老年面孔的双向转换。该模型在GTX1080上处理512x512图像时可达到66fps的速度，无需单独的人脸检测步骤。项目提供预训练模型和自定义训练选项，可使用CACD或UTK faces数据集。通过简单的命令行操作即可实现人脸年龄转换，并可通过Tensorboard监控训练过程。
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