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HumanTOMATO

文本驱动的全身动作生成系统

HumanTOMATO全身动作生成文本驱动H²VQ层次化GPTGithub开源项目

研究提出了一种新的文本驱动全身动作生成任务，通过给定的文本描述生成高质量、多样且连贯的面部表情、手势和身体动作。HumanTOMATO 通过使用 Holistic Hierarchical VQ-VAE 和 Hierarchical-GPT 确保动作生成与文本的精确对齐。实验显示，该模型在动作生成质量和文本匹配度上有显著优势。

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介绍相关项目
UniAnimate - 统一视频扩散模型实现一致性人物图像动画
GithubUniAnimate人物动画开源项目扩散模型视频生成长视频
UniAnimate是一个用于生成长时间人物视频的创新框架。它将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到共同特征空间，并支持随机和首帧条件输入。该方法在评估中优于现有技术，可生成高度一致的一分钟视频，为人物图像动画带来新的可能。
I_am_a_person - 全面AI数字人解决方案
AI绘图Github大语言模型开源项目数字人语音合成语音识别
I_am_a_person是一个综合性AI数字人项目，涵盖形象生成、语音识别、大语言模型和语音合成等多个领域。项目整合了人体姿态估计、换脸技术、AI绘图等先进技术，并探索真人和虚拟数字人驱动技术。通过多种语音和语言模型的应用，该项目旨在实现全方位的AI数字人解决方案。
SyncTalk - 同步技术驱动的高质量说话头像合成
CVPRGithubSyncTalk人工智能头像合成开源项目计算机视觉
SyncTalk项目通过三平面哈希表示法实现高度同步的说话头像视频合成。该技术生成同步的唇部运动、面部表情和稳定的头部姿势，同时还原发型细节，创造高分辨率视频。在保持人物身份的同时，项目显著提升了说话头像的自然度和真实感。
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。
awesome-video-generation - 全面汇集视频生成研究的前沿资源库
AI视频Github图像到视频开源项目扩散模型文本到视频视频生成
资源库系统整理视频生成领域的前沿研究论文和资源,包括文本生成视频、图像生成视频、个性化视频生成等多个方向。内容涵盖论文列表、链接、数据集、产品介绍和常见问题解答。这为研究人员和开发者提供了全面了解视频生成技术发展的专业参考。
Phased-Consistency-Model - 高效文本条件图像生成的新方法
GithubPCM一致性模型图像生成开源项目文本条件深度学习
Phased Consistency Model (PCM)是一种新型图像生成技术,可在少量步骤内生成高质量的文本条件图像。该模型解决了先前一致性模型在文本条件生成中的局限,如灵活性不足、结果不一致以及低步骤效果差等。PCM采用分阶段处理ODE轨迹的方法,提高了训练效率并改善了生成效果。在不同步骤数设置下,PCM均展现出优异性能,为快速图像生成领域提供了新的解决方案。
model - 高效文本生成的突破：快速模型训练与推理
Apache许可证GithubHuggingfaceLLAMAUnsloth开源项目文本生成推理模型模型训练
该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库显著加速了训练过程，实现了高效文本生成。由keivenlombo开发，基于Apache-2.0许可，此模型为大规模语言模型的实施提供了一种便捷且准确的解决方案。
Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人
GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型
Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。
TextRL - 通过强化学习提高文本生成质量，广泛支持多种模型
GithubHugging Face's TransformersOpenAI GYMTextRL开源项目强化学习文本生成
TextRL是一个Python库，结合Hugging Face的Transformers、PFRL和OpenAI GYM，通过强化学习优化文本生成。该库支持多种文本生成模型，如GPT-2、FLAN-T5和Bigscience/BLOOM，并具备高度的可定制性，适用于各种应用场景，从而提升文本生成的准确性和表现力。
相关项目
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