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

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。

realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术

AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型

Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库，从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证，项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示，用户可以生成多种符合视觉需求的图像，适用于多个创意领域。

Arc2Face - 生成人脸图像的模型

Arc2FaceGithubID相似性Stable Diffusion人脸模型开源项目高质量图像生成

Arc2Face利用ArcFace嵌入实现快速生成高质量人脸图像。训练于大规模WebFace42M数据集，具备优越的ID相似性和多输入模式扩展性。结合Stable Diffusion，支持ControlNet控制姿态，适用多平台。提供安装和使用指南及加速推理选项，确保灵活高效应用。

CrystalReality - 融合写实与艺术风格的开源图像生成模型

AI绘画Crystal RealityGithubHuggingfaceStable Diffusion人物写实开源项目模型模型融合

CrystalReality是基于CrystalClearRemix和RealisticVision 1.2合并开发的开源图像生成模型。通过特定的模型权重配比，结合了写实风格和艺术效果。该模型在人物肖像生成方面表现突出，能够输出细节丰富的面部特征，并支持多种场景创作，包括时尚人像和自然风光等。

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。

AvatarPoser - 革新全身姿态跟踪仅需头手运动数据

AMASS数据集AvatarPoserGithubTransformer全身姿势跟踪开源项目混合现实

AvatarPoser是一项突破性的全身姿态预测技术，仅需头部和手部运动数据即可在世界坐标系中准确估计全身姿态。该方法结合Transformer编码器和运动解耦技术，通过逆运动学优化生成逼真动作。AvatarPoser在大型动作捕捉数据集上表现出色，并具备实时推理能力，为元宇宙应用中的全身虚拟形象控制提供了实用解决方案。

normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成

3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习

Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。

sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架

GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目

SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架，基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法，处理多种场景表示和采样策略，并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念，例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法，适用于研究者和工程师。

Talk-to-Edit - 基于自然语言的AI人脸精细编辑技术

CelebA-DialogGithubStyleGAN2Talk-to-Edit人脸编辑对话系统开源项目

Talk-to-Edit是一个基于自然语言对话的人脸编辑系统，可精细调整刘海、眼镜、胡须、微笑和年龄等五种面部特征。该系统整合了语言理解和图像生成技术，支持128x128和1024x1024分辨率的图像处理。项目还发布了CelebA-Dialog数据集，为视觉-语言人脸任务研究提供资源。

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

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