T2M-GPT

基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术

T2M-GPT 人体运动生成视觉结果深度学习三维模型 Github 开源项目

T2M-GPT, 领先的AI技术, 通过解析文本生成精准的人类动作，已在2023年IEEE/CVF会议展示认可。包含易用的安装、快速指南及训练评估资料，支持多种3D动作数据集。

文档

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。

vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型

GithubHuggingfacetransformers图像描述开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉

vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述，支持多种图像输入方式，易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法，为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。

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。

Make-Your-Video - 结合文本和深度信息的智能视频生成模型

AI模型GithubMake-Your-Video开源项目深度学习视频生成计算机视觉

Make-Your-Video是一个结合文本和深度信息的视频生成模型。它继承了图像潜在扩散模型的丰富视觉概念，支持长视频推理。该模型可将真实场景和3D建模场景转化为视频，并支持视频重渲染。相比其他方法，Make-Your-Video在视觉质量和动作控制方面表现优异，为视频创作提供了新的可能性。

T2I-CompBench - 组合式文本到图像生成的全面评估基准

AI模型GithubT2I-CompBench++开源项目文本生成图像组合能力评估基准

T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。

dreamoving-project - 基于扩散模型的人工智能视频生成框架

DreaMovingGithub人工智能人物视频开源项目扩散模型视频生成

DreaMoving是一个基于扩散模型的视频生成框架，专注于创建高质量的定制人物视频。该系统可根据文本描述在多样化场景中生成人物动作视频，例如海滩、公园和埃及金字塔等。这个由阿里巴巴智能计算研究院开发的项目提供中英文在线演示，体现了人工智能在视频生成领域的最新技术进展。

Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述

Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成

该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。

ov-gpt2-fp32-no-cache - 改进GPT-2文本生成性能的开源项目，结合Optimum-Intel

GPT2GithubHuggingfaceOpenvinoOptimum-Intel开源项目文本生成模型

此项目结合Optimum-Intel而优化GPT-2的文本生成，继承于HF模型库的GPT-2，并采用OMZ的Openvino IR，实现了无缓存的高效预测。该模型允许在Optimum-Intel环境中使用OVModelForCausalLM进行文本生成，具有长文本输出和多序列结果的功能，帮助提升生成效率。

ShortGPT - 使用AI自动化生成视频和短内容的开源工具

AI剪辑GithubShortGPT内容创作开源项目自动化视频制作语音合成

ShortGPT是一款开源工具，利用AI简化视频创建、素材搜集、语音合成和编辑任务。支持多语言配音和视频字幕生成，并能长效保存编辑变量。用户可以选择通过Google Colab快速开始，或本地运行。它集成了Moviepy、OpenAI、ElevenLabs、EdgeTTS、Pexels和Bing Image等技术，提供高效灵活的内容创作体验。

awesome-conditional-content-generation - 条件内容生成的前沿技术与资源集锦

Github人工智能内容生成动作生成图像生成开源项目视频生成

这是一个综合性的条件内容生成资源库，主要聚焦于人体动作、图像和视频生成领域。项目汇集了最新研究论文和代码实现，包括音乐、文本和音频驱动的动作生成，以及人体动作预测等多个研究方向。同时还收录了条件图像和视频生成的相关资源，为该领域的研究和开发提供了丰富的参考材料。

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