smirk

通过神经合成实现精确3D面部表情重建

SMIRK 3D人脸表情神经合成计算机视觉深度学习 Github 开源项目

SMIRK是一个开源项目，利用分析-神经合成方法从单目图像重建3D面部。该技术能精确捕捉极端、非对称和细微的面部表情，提高3D面部重建的真实度。项目提供预训练模型、演示脚本和详细的训练过程，为计算机视觉和图形学研究提供了重要资源。

ComfyUI-AdvancedLivePortrait - 实时预览与高级表情编辑

AI绘图ComfyUIGithub动画制作开源项目表情编辑视频处理

ComfyUI-AdvancedLivePortrait是一个开源的人像动画工具，提供实时预览功能。这个项目允许用户编辑照片中的面部表情，将表情插入视频，创建多表情动画，并从样本照片中提取表情。它支持部分表情提取，可通过ComfyUI-Manager安装。该工具提供工作流和样本数据，支持视频表情添加以及表情数据的保存和加载。

face-parsing - Segformer语义分割模型实现精准人脸解析

CelebAMask-HQGithubHuggingfacenvidia/mit-b5transformers开源项目模型语义分割面部解析

face-parsing是一个基于Segformer的语义分割模型，专注于人脸解析任务。该模型由nvidia/mit-b5在CelebAMask-HQ数据集上微调，可精确识别和分割19个人脸关键区域。支持Python和浏览器环境，提供详细使用指南。适用于人脸分析和编辑应用，但使用时需考虑潜在的社会偏见问题。

splatter-image - 基于单一图像的快速3D重建技术适用于多种物体

3D重建GithubSplatter Image图像处理开源项目深度学习计算机视觉

splatter-image是一个3D重建开源项目，能从单一图像快速生成物体的3D模型。它兼容Objaverse、ShapeNet和CO3D等多个数据集，并提供在线演示。项目使用高斯点云渲染技术，在多类别ShapeNet数据集上表现出色。安装过程简单，支持多GPU训练，无需预处理相机姿态数据。

PortraitGen-code - 肖像视频编辑技术，结合多模态生成模型

3D重建GithubPortraitGen多模态生成开源项目视频编辑风格迁移

这个项目实现了一种创新的肖像视频编辑方法，采用多模态生成模型来实现统一且高表达力的风格转换，能够处理单目RGB视频中的文本和图像驱动的高质量编辑以及光照调整，从而提高面部结构呈现的质量。

goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目

3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉

Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。

DigiHuman - 基于摄像头输入的3D角色全身动画生成系统

3D动画生成DigiHumanGithubUnity3D姿态估计开源项目面部动画

DigiHuman是一个开源的人工智能项目，通过摄像头输入自动生成3D角色模型的全身和面部动画。系统结合MediaPipe生成3D关键点和Unity3D渲染技术，实现了全身动作、面部表情等多种动画效果。支持多个混合形状动画、视频导出等功能，为3D虚拟角色动画制作提供了自动化解决方案。该项目支持多种3D模型类型，并优化了动画平滑度，为动画创作者和研究人员提供了创新工具和无限可能。

torchlm - 面向人脸关键点检测的开源工具包

Githubtorchlm人脸关键点检测开源项目数据增强模型训练深度学习

torchlm是一个开源的人脸关键点检测工具包,提供训练、评估、导出和推理功能。它包含100多种数据增强方法,支持30多种原生关键点增强,可与torchvision和albumentations集成。torchlm实现了PIPNet等先进模型,在多个基准数据集上性能出色。该项目简化了人脸关键点检测的开发流程,适用于研究和实际应用。

InstantID - 秒级实现身份保持的AI图像生成技术

AI绘图GithubHuggingfaceInstantID人脸识别图像生成开源项目模型深度学习

InstantID是一种无需微调的AI图像生成技术，仅需单张图像即可实现身份保持。该方法支持照片风格转换、表情变化等多种任务，能在保持身份特征的同时快速生成高质量图像。InstantID的开源代码和预训练模型已在GitHub上发布，为研究人员和开发者提供了进一步探索和应用的机会。

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。

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