ER-NeRF

区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成

ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术，用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量，可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南，涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能，为相关研究提供了新的思路。

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介绍相关项目

diffusion-rig - 基于个性化先验的人脸外观编辑技术

DiffusionRigGithub个性化先验人脸编辑开源项目扩散模型计算机视觉

DiffusionRig是一个基于扩散模型和3D面部重建的人脸外观编辑项目。它通过学习个性化先验知识，实现了对光照、表情和头部姿势等属性的精准调整，同时保持身份特征。该项目首先在FFHQ数据集上训练通用模型，然后可快速适应个人照片集。DiffusionRig为人像编辑和虚拟试妆等应用提供了新的技术方案。

RestoreFormerPlusPlus - 先进的高质量人脸图像修复技术

AIGithubRestoreFormer++人脸修复图像处理开源项目深度学习

RestoreFormerPlusPlus是一种高级人脸图像修复方法，采用全空间注意力机制和扩展退化模型(EDM)提高修复效果的保真度和真实感。该方法利用丰富的上下文信息和高质量先验，提升了对真实场景的适应性和通用性。项目开源了预训练模型、推理代码和在线演示，为研究和开发人员提供了实现高质量人脸图像修复的便捷工具。

One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用

3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习

One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。

Hyperlink - 融合多模型优势的写实人像生成AI

AI绘图GithubHuggingfaceHyperlinkStable Diffusion图像生成开源项目模型模型融合

Hyperlink是一个文本到图像生成模型，结合了DreamPhotoGASM、HyperRealismV1.2和LinkedIn Diffusion的特点。该模型擅长生成细节丰富的写实人像，适用于电影、日常和职场等多种场景。Hyperlink生成的图像具有逼真的面部表情和多样化的风格，为视觉创作提供了新的可能性。

MuseTalk - 音频驱动的实时高质量唇形同步模型

AI虚拟人GithubMuseTalk实时唇形同步开源项目潜在空间修复音频驱动

MuseTalk是一款实时高质量的音频驱动唇形同步模型,可在NVIDIA Tesla V100上以30fps+的速度运行。该模型能根据输入音频修改未见过的人脸,支持多种语言,并可调整面部区域中心点来影响生成效果。MuseTalk在HDTF数据集上训练,可与MuseV等虚拟人技术结合,为生成具全身动作和交互能力的虚拟人奠定基础。

beLIEve - AI驱动的高度逼真人物和场景图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfacebeLIEvephotorealisticstable-diffusion开源项目文生图模型

beLIEve是一个融合'I Can't Believe It's Not Photography v1'和'realisticStockPhoto v3'优势的AI图像生成模型。它在细节表现和面部多样性方面有显著提升，可生成逼真的人物肖像和场景。模型适用于多种风格，包括可爱少女、电影场景和幻想人物等，呈现出高度逼真的照片级效果。beLIEve为创作者提供了强大的工具，能够生成从现实到奇幻的各种高质量图像。

3DModelingRL - 深度强化学习在3D建模中的应用与突破

3D建模ECCV 2020GithubPyTorch开源项目强化学习计算机视觉

3DModelingRL项目展示了一种创新的3D建模方法,利用深度强化学习模拟人类建模过程。项目包含Prim-Agent和Mesh-Agent两个核心组件,分别用于生成基于图元的表示和编辑网格。该方法在ECCV 2020会议发表,为3D建模领域开辟新方向。项目提供完整代码、预训练模型和数据集,便于研究者进一步探索和应用。

multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建

GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉

Multi-HMR是一种高效的单次处理模型，用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入，即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能，并提供预训练模型和演示代码，可应用于图像中的多人3D重建任务。

K-Planes - 多维场景的显式辐射场模型，支持静态、动态和可变外观数据集

GithubK-Planes三维重建开源项目深度学习计算机视觉辐射场

K-Planes是一个创新的显式辐射场模型，可扩展到任意维度场景，适用于静态、动态和可变外观的数据集。该项目在空间、时间和外观上进行了明确建模，推动了神经辐射场研究的发展。K-Planes提供完整的代码实现、预训练模型，并与NerfAcc和NerfStudio集成，便于研究人员进行开发和应用。在多个基准数据集上，K-Planes展现了良好的性能，为3D场景重建和渲染领域提供了新的思路。

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