3d-ken-burns

从单幅图像生成3D Ken Burns效果

3d-ken-burns PyTorch CUDA CuPy depth estimation Github 开源项目

这个开源项目使用PyTorch，从单幅图像生成3D Ken Burns效果。它提供全自动生成、手动调整摄像机路径、深度估计和性能基准测试等多种功能，并支持在Colab上运行。项目依赖CuPy和moviepy库，并需要正确配置CUDA环境。数据集仅限于非商业用途，更多细节参见LICENSE文件。

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论文

介绍相关项目

NeuralLift-360 - 将2D照片转换为360度全方位3D模型的创新技术

3D建模GithubNeuralLift-360图像处理开源项目深度学习计算机视觉

NeuralLift-360是一项将单张2D照片转换为360度全方位3D模型的技术。该项目结合深度学习和计算机视觉，分析图像深度信息和前景掩码，实现高质量3D重建。项目提供Gradio应用界面，支持文本反转和Imagic微调功能，为研究人员和开发者提供实用的3D生成工具。

torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具

GithubPyTorchTorchGeo地理空间数据开源项目机器学习遥感

TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库，提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型，旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型，并与 PyTorch 数据加载器完全兼容，易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范，非常适合开发者和研究人员使用。

stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术

GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉

Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。

talking-head-anime-demo - 从单张图片生成的动漫角色头部动画

GithubTalking Head Anime人工智能动画头部动画开源项目神经网络

该项目包含两个应用程序：手动操控器和动画师。手动操控器通过调整滑块为动漫角色摆姿势；动画师利用网络摄像头捕捉人类头部运动，并同步到动漫角色。项目需要高性能Nvidia GPU和特定的依赖项，支持在Google Colab上运行。用户也可以使用Anaconda重建Python环境，并下载所需模型和数据进行演示。

PyMAF-X - 单图像全身3D人体重建新技术

3D人体重建GithubPyMAF-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

PyMAF-X是一个开源的3D人体重建项目，利用金字塔网格对齐反馈循环技术，从单幅图像或视频中重建全身3D人体模型。该方法在COCO等数据集上表现优异，适用于计算机视觉和动作捕捉等领域。项目提供预训练模型，支持图像和视频输入，便于研究和应用。

WonderJourney - 将单一图像转化为连贯的旅程视频的开源AI项目

AI生成视频GithubWonderJourney开源项目景观转换深度学习计算机视觉

WonderJourney是一个开源AI项目，将单一图像转化为连贯的旅程视频。该项目结合深度学习技术，包括场景理解、图像生成和3D渲染，实现从任意起点到多样目的地的虚拟探索。WonderJourney为虚拟旅行、教育和娱乐领域提供了新的应用可能。

SV3D Online - 单一图像生成3D视频与多角度视图技术

3D生成AI工具AI建模Stable Video 3D图像处理多视图合成

SV3D Online基于Stable Video 3D技术，实现单一图像到多角度视图和3D视频的转换。平台提供高质量新视角合成和3D生成功能，包括SV3D_u轨道视频生成和SV3D_p指定路径3D视频生成两种变体。网站还提供全面的学习资源和FAQ，是探索Stable Video 3D技术的综合平台。

DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合

CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目

DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。

phenaki-pytorch - PyTorch实现Phenaki长视频AI生成技术

AIGithubPhenakiPytorch开源项目机器学习视频生成

项目采用PyTorch框架,实现Phenaki视频生成技术。通过Mask GIT方法,能根据文本提示生成最长2分钟的视频。引入token critic技术以提升生成质量。提供简洁API,支持条件和无条件生成模式。包含完整训练与推理代码,适用于文本到图像和视频生成的相关研究。

stable-video-diffusion-img2vid-xt - 图像到视频转换模型Stable Video Diffusion实现动画生成

GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉

Stable Video Diffusion Image-to-Video是Stability AI开发的扩散模型，可将静态图像转换为短视频。该模型生成25帧、576x1024分辨率的视频片段，视频质量优于同类产品。适用于艺术创作、教育工具等场景，支持商业和非商业用途。模型存在视频较短、不支持文本控制等局限性。开发者可通过GitHub上的开源代码使用该模型。

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