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CVPR23_LFDM

潜在流扩散模型实现条件图像到视频生成

CVPR23_LFDM项目提出了一种基于潜在流扩散模型的条件图像到视频生成方法。该方法在MUG、MHAD和NATOPS数据集上展示了生成流畅自然的人脸表情和人体动作视频的能力。项目开源了预训练模型、演示代码和详细的模型训练流程,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

first-order-model - First Order Motion Model:图像动画的高效解决方案
DockerFirst Order Motion ModelGithubPython图像动画开源项目数据集
First Order Motion Model项目提供了一种先进的图像动画运动模型,通过驾驶视频和源图像生成逼真的动画序列。支持包括VoxCeleb、Fashion和MGIF在内的多种数据集,提供详细的安装和使用指南。项目支持Python和Docker,确保了环境兼容性,还提供Colab和Kaggle的在线演示。此外,该项目还具备面部交换功能,适用于监督和非监督的视频编辑任务。
Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用
3D建模Github人体视频生成人工智能开源项目深度学习计算机视觉
Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向,提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait,项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展,为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。
LaVie - 级联潜在扩散模型实现高质量视频生成
AI视频制作GithubLaVie开源项目文本生成视频潜在扩散模型视频生成
LaVie是一个基于级联潜在扩散模型的文本到视频生成框架。它通过基础模型生成、视频插值和超分辨率三个步骤,可生成16至61帧、最高1280x2048分辨率的高质量视频。该框架支持多种采样方法和参数调整,用户可通过简单命令生成不同风格视频。LaVie开源了模型代码和预训练权重,便于学术研究和商业应用。
Awesome-Video-Diffusion-Models - 视频扩散模型研究进展与开源资源综述
Github开源工具箱开源项目数据集文本到视频生成视频生成模型评估指标
本文综述了视频扩散模型领域的研究进展和开源资源。内容包括最新工具箱、基础模型、数据集和评估指标,涵盖文本到视频生成、视频编辑和理解等多个方向。文章系统梳理了该领域的关键技术和资源,为研究人员和开发者提供全面参考,有助于推动视频生成和处理技术的发展。
CVPR2022-DaGAN - 基于深度感知的说话头像视频生成技术
DaGANGithub人工智能对抗生成网络开源项目深度感知视频生成
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。
stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 - 高性能图片转视频生成模型,支持1024x576像素视频制作
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能模型商业授权图像转视频开源项目模型生成式AI
Stable Video Diffusion 1.1是Stability AI开发的图像生成视频AI模型,基于SVD Image-to-Video [25 frames]优化而来。它可将单张图片转换为25帧、1024x576分辨率的短视频,采用6FPS帧率和Motion Bucket Id 127参数,输出效果比1.0版本更稳定。该模型适用于艺术创作、教育等领域,支持非商业和商业用途。用户可通过Stability AI的generative-models仓库获取和使用该模型。
CogVideoX-5b-I2V - 开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理
AI模型CogVideoXGithubHuggingface图像到视频开源项目模型深度学习视频生成
CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型,参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频,支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署,单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能,适用于小内存GPU,并可通过torch.compile加速。
pfgmpp - 统一扩散和泊松流的生成模型框架
GithubPFGM++人工智能图像生成开源项目深度学习生成模型
PFGM++是一个统一扩散模型和泊松流生成模型的框架,通过在高维空间嵌入路径来生成数据。它可以退化为PFGM或扩散模型,并允许通过选择额外维度D来平衡模型的鲁棒性和刚性。实验显示,特定D值的PFGM++模型在CIFAR-10和FFHQ数据集上的性能超越了现有的扩散模型,并对建模误差表现出更好的鲁棒性。
Diffusion4D - 视频扩散模型实现快速生成时空一致4D内容
3D转4D4D生成Diffusion4DGithub大规模动态3D数据集开源项目视频扩散模型
Diffusion4D是一个基于视频扩散模型的开源项目,专注于生成时空一致的4D内容。该项目整合了大规模动态3D数据集、先进渲染技术和扩散模型,实现了图像、文本和3D模型到4D内容的转换。项目提供了数据集准备指南和渲染脚本,为计算机视觉和图形学研究提供了有价值的资源。Diffusion4D在4D内容生成领域展现了新的可能性,对相关技术发展具有推动作用。
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。
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