DiffSHEG

基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术

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DiffSHEG是一种基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术。该方法能够生成与语音同步的全息3D表情和手势，适用于不同长度的语音输入。DiffSHEG为虚拟人物动画和人机交互领域提供了新的解决方案，有助于创建更具表现力的虚拟角色。

AsyncDiff - 通过异步去噪实现扩散模型并行加速

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AsyncDiff是一种创新的扩散模型加速方案，通过将模型分割并在多设备上异步并行处理来提高效率。这种方法巧妙利用了扩散步骤间的相似性，将顺序去噪转变为异步过程，有效打破了组件间的依赖关系。AsyncDiff不仅大幅降低了推理时间，还保持了生成质量。目前已支持Stable Diffusion、ControlNet和AnimateDiff等多种主流扩散模型。

Story Diffusion Gen - AI连贯角色与故事生成平台

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Story Diffusion Gen是一款基于AI的内容创作平台，能够将文本转化为连贯的图像和视频序列。通过先进的自注意力机制，该平台确保角色和场景在整个叙事过程中保持一致性。它支持创作者生成故事、漫画和视频，界面友好，适合不同经验水平的用户。平台的动作预测功能还能从图像序列创建动态视频，为数字叙事和内容创作提供了新的可能性。

Awesome-Video-Diffusion - 人工智能视频生成与编辑技术资源大全

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本文汇集了视频生成、编辑、修复和理解领域的最新扩散模型研究。内容包括开源工具箱、基础模型、评估基准和指标等。涵盖基础视频生成、可控生成、长视频生成、3D视频生成等多个方向，为视频AI技术研究和开发提供全面参考。

FIFO-Diffusion_public - 文本驱动的无限长度视频生成技术

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FIFO-Diffusion是一种创新的文本到视频生成技术，无需额外训练即可从文本描述生成无限长度的高质量视频。该项目具有低内存需求（不到10GB VRAM）、支持多GPU并行推理等特点，并可与VideoCrafter2和Open-Sora Plan等先进模型兼容。FIFO-Diffusion为研究人员和开发者提供了探索和创造长时间、连贯视频内容的有力工具。

Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台

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Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。

DreamWaltz - 基于文本生成3D可动画化虚拟形象和场景

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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。

Imitator - 个性化语音驱动3D面部动画生成系统

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Imitator是一个3D面部动画生成系统，能将个人语音转化为逼真的面部表情。该项目基于深度学习技术，实现了语音到面部动作的精确映射。Imitator提供通用模型和个性化训练方法，可适应不同说话者的特征。这项技术可应用于虚拟现实、电影制作和人机交互等领域。

Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型

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Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型，适用于文本到图像的转换，为用户提供高质量的生成效果。

flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术

Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型

Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。

diffusers - 模块化的预训练扩散模型库，支持图像、音频和3D结构生成

DiffusersGithubHuggingFace图像生成开源项目音频生成预训练扩散模型

🤗 Diffusers 是一个生成图像、音频和3D结构的预训练扩散模型库，提供易用的推理管道和可定制的模型组件。它支持多种调度器和预训练模型，适用于多种任务和应用场景，并兼容 PyTorch 和 Flax 框架。用户可以简单生成内容或训练自定义扩散模型。

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