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FollowYourPose

基于姿态和文本的自动视频生成技术

FollowYourPose项目提出了一种新方法,可以通过姿态和文本生成视频。该方法采用两阶段训练方案,利用易获取的数据集和预训练的文本到图像模型,生成可编辑且姿态可控的角色视频。第一阶段通过关键点图像对进行文本到图像的生成,第二阶段利用姿态自由视频数据集微调网络,成功生成连续的姿态可控角色视频,同时保留预训练模型的编辑和概念组合能力。

FollowYourEmoji - 基于扩散模型的自由风格肖像动画生成框架
AI绘图Follow-Your-EmojiGithub人像动画开源项目自由风格表情控制
FollowYourEmoji是一个基于扩散模型的肖像动画生成框架。该项目利用参考肖像和目标关键点序列,生成可精细控制的自由风格肖像动画。框架支持通过表情符号进行简单控制,实现个性化动画效果。项目开源了预训练模型和推理代码,便于研究人员和开发者进行进一步探索和应用。
MotionClone - 从参考视频克隆动作实现可控文本到视频生成
AI控制GithubMotionClone动作克隆开源项目文本到视频视频生成
MotionClone是一个无需训练的框架,通过从参考视频克隆动作来控制文本到视频的生成。该项目采用时间注意力机制和位置感知语义引导,有效处理微妙动作并提升生成模型的提示理解能力。MotionClone为视频创作和研究提供了全面的动作和语义指导工具,推动了可控视频生成技术的发展。
control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成姿态检测开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion v1-5的图像生成控制模型,专注于人体姿态控制。相比1.0版本,该模型改进了OpenPose实现,增强了手部和面部细节控制,并优化了训练数据集。它能生成更自然准确的图像,为创作者提供精确的人物姿态控制功能。该模型可与Stable Diffusion v1-5无缝集成,适用于需要精细人体姿态控制的AI图像生成场景。
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。
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。
AI-Powered-Video-Tutorial-Generator - 自动生成视频教程的AI工具 具备角色动画和幻灯片功能
AI视频教程Github字符动画幻灯片开源项目自定义内容语音合成
AI-Powered-Video-Tutorial-Generator是一款自动生成视频教程的AI工具。它使用Cohere语言模型生成脚本,通过Edge TTS提供配音,利用SadTalker实现角色面部动画,并整合Google图片作为幻灯片。该工具允许调整创意度、幽默感、解释深度、角色外观和声音,以制作个性化的教学视频。它采用FastAPI作为后端,Next.js作为前端,为视频教程制作提供了灵活的平台。
HumanTOMATO - 文本驱动的全身动作生成系统
GithubHumanTOMATOH²VQ全身动作生成层次化GPT开源项目文本驱动
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。
Animate-A-Story - 检索增强视频生成技术驱动的智能故事视频创作
AIGithub开源项目故事讲述检索增强结构控制视频生成
Animate-A-Story是一个创新的视频叙事框架,通过检索增强和结构引导的方式生成高质量、可控的故事视频。该框架包含运动结构检索和文本引导的视频合成两个核心模块,能够基于现有视频素材创建连贯的叙事内容。这种方法不仅提高了视频创作的效率,还为创作者提供了对视频结构和角色的精确控制,展现了在实际应用中的巨大潜力。
HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术
GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据
HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用,旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程,为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据,并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点,有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画,为该领域的进步贡献力量。
text-to-video-synthesis-colab - 多模型文本到视频合成工具集成
AI模型ColabGithubHugging Face开源项目文本生成视频
该开源项目集成了Longscope、Zeroscope和Potat1等多个文本到视频合成模型。用户可在Colab环境中,通过输入文本生成短视频。项目支持多种分辨率和风格选择,并包含视频增强功能。这一工具集适用于多种创意和内容制作场景,为AI视频创作提供了便利。
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