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DreamWaltz

基于文本生成3D可动画化虚拟形象和场景

DreamWaltz3D动画头像NeRF文本生成3D人体姿态Github开源项目

DreamWaltz是一个文本驱动的3D可动画化虚拟形象创建框架，结合了预训练2D扩散模型和人体参数模型。通过优化可变形NeRF表示，该框架能从骨骼条件下的扩散监督中学习，实现3D一致性和对任意姿势的泛化。DreamWaltz不仅可以生成单个可动画化虚拟形象，还能构建复杂场景，实现虚拟形象与物体、环境及其他虚拟形象的交互。

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介绍相关项目
AAM_XL_AnimeMix - 基于Stable Diffusion XL的动漫风格AI图像生成模型
AI艺术创作GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫风格开源项目文本生成图像模型深度学习模型
AAM_XL_AnimeMix是一个基于Stable Diffusion XL微调的文本到图像模型，专注于生成动漫风格的艺术作品。该模型结合了AI技术和动漫元素，可根据文本提示创作各种动漫场景和角色，如夜景、花田等。它适用于艺术创作、设计和动漫爱好者，提供了一种新的动漫风格图像生成方式。模型支持使用Diffusers库进行部署，可通过简单的Python代码实现图像生成。
ComfyUI-AnimateAnyone-Evolved - 姿态驱动视频生成的开源AI项目
AI视频生成AnimateAnyoneComfyUIGithub姿态转视频开源项目深度学习
ComfyUI-AnimateAnyone-Evolved是AnimateAnyone的改进实现，利用姿态图像序列和参考图像生成风格化视频。项目支持DDIM、DPM++等多种采样器和调度器，能处理长序列姿态图像。目标是在RTX 3080及以上GPU上实现每秒1帧以上的姿态到视频生成速度，并通过优化提升性能和质量。
EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架
EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动
EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。
Dreamy AI - 个性化AI虚拟伴侣互动体验平台
AI工具AI聊天NSFW内容人工智能虚拟女友角色创建
Dreamy AI专注于AI虚拟伴侣的创建和互动。平台支持用户自定义AI角色外貌、性格和关系，提供聊天、创作等功能。涵盖写实和动漫风格的多种AI角色类型，为用户打造沉浸式体验。通过先进AI技术，Dreamy AI致力于满足用户对虚拟陪伴的需求，提供独特的互动体验。
dreamshaper-xl-lightning - 基于SDXL的高效艺术图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目机器学习模型深度学习生成式AI
Dreamshaper XL Lightning是基于Stable Diffusion XL的文本生成图像模型，经过优化以提升艺术和创意图像生成效果。该模型支持快速推理，通常只需4步即可生成图像。适用范围包括肖像、动漫和机械设计等多种艺术风格。开发者可通过Diffusers库集成该模型，实现自定义图像生成。
flame - 基于自然语言的3D人体动作生成与编辑框架
FLAMEGithub人体动画动作合成开源项目深度学习自然语言
FLAME是一个开源的3D人体动作生成和编辑框架，能够根据自然语言描述合成和修改动作。该项目利用深度学习技术将文本转换为人体动作，适用于动画制作、游戏开发等领域。FLAME支持多样化的动作生成和精确编辑，为研究人员和开发者提供了灵活的工具。
speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型
GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动
Speech-Driven Animation是一个开源项目，实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频，支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像，输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器，可用于特征提取和分类任务。
Awesome-Talking-Head-Synthesis - 最新音频驱动和神经辐射场技术在数字人头像生成中的应用
3DGithubNeRFTalking Head Synthesis开源项目数据集音频驱动
这个项目收集了生成对抗网络(GANs)和神经辐射场(NeRF)在说话头合成领域的相关研究。内容包括图像和音频驱动的说话头生成技术、数据集、研究综述和代表性工作。从2D到3D、单模态到多模态,项目全面展示了说话头生成的技术发展,为相关研究提供参考资料。
dreamshaper-8-lcm - 增强的Stable Diffusion模型，提供多种艺术风格生成支持
GithubHuggingfaceStable Diffusion动画开源项目文本生成图像模型模型版本艺术
Dreamshaper-8-lcm是一个高度优化的Stable Diffusion模型，能够实现多种艺术风格的图像生成，涵盖动漫和现实主义风格。使用🧨 Diffusers库可以简便地运行模型，实现文本到图像的高质量转换。更新从V4至V8持续增强了对写实、NSFW、lora等风格的支持，V8在多任务生成上表现优异。希望支持项目的用户可以通过Patreon或买咖啡的方式参与支持。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成
video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构，将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好，为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。
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