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IJCAI2023-CoNR

基于神经渲染的动漫角色动画生成技术

IJCAI2023-CoNR项目开发了一种协作式神经渲染技术,可将手绘动漫角色设定图转换为舞蹈视频。该技术结合超密集姿态序列和角色设定图,实现高质量动画生成。这项研究为动漫创作提供了新工具,可能显著改变传统动漫制作流程。项目已开源代码和数据集,并提供在线演示和教程,便于研究者和开发者探索应用。

AniPortrait - 基于音频的高质量肖像动画生成框架
AniPortraitGithub人像动画人工智能图像合成开源项目音频驱动
AniPortrait是一个基于音频和参考肖像图像生成高质量动画的开源框架。该项目支持自驱动、面部重演和音频驱动三种模式,可生成逼真的肖像动画。项目开源了预训练模型,并提供了详细的安装指南、推理命令和训练流程。AniPortrait为数字内容创作者提供了一种制作生动肖像动画的新方法,拓展了视觉内容创作的可能性。
ReVive - 动漫模型融合项目优化画面构图及眼睛表现
GithubHuggingfaceReVivestable-diffusion人工智能艺术人物绘画动漫风格开源项目模型
ReVive是一个融合了ReVAnimated和REV模型的AI图像生成项目。它继承了ReVAnimated的构图优势和REV的眼睛细节处理能力,主要生成动漫、插画和卡通风格的图像。该模型能够根据文本描述创建包含精细人物、表现力丰富的眼睛和复杂场景的图片,适用于多种创意工作。
ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目
ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习
本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究,包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等,适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub,并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型,用户可以在线体验这些前沿技术,提升二次元内容处理的效率。
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。
ComfyUI-ToonCrafter - ComfyUI集成的AI动画生成工具 支持离线使用
AI动画Blender集成ComfyUIGithubToonCrafter开源项目生成式关键帧
ComfyUI-ToonCrafter是一个集成在ComfyUI中的AI动画生成工具。它可以生成关键帧动画,支持在Blender中进行动画渲染和预测,并且能在离线环境中使用。该工具支持512分辨率模型,在RTX 4090上可快速生成动画。ComfyUI-ToonCrafter为AI动画创作提供了便利,适用于动画制作和视觉效果领域。
Awesome-Talking-Head-Synthesis - 最新音频驱动和神经辐射场技术在数字人头像生成中的应用
3DGithubNeRFTalking Head Synthesis开源项目数据集音频驱动
这个项目收集了生成对抗网络(GANs)和神经辐射场(NeRF)在说话头合成领域的相关研究。内容包括图像和音频驱动的说话头生成技术、数据集、研究综述和代表性工作。从2D到3D、单模态到多模态,项目全面展示了说话头生成的技术发展,为相关研究提供参考资料。
AniTalker - 面部动画生成技术通过解耦身份和运动编码实现多样化表现
AI绘图AniTalkerGithub人脸动画开源项目深度学习语音驱动
AniTalker是一个面部动画生成项目,通过解耦身份和面部运动编码实现多样化的说话面部动画。该技术根据音频和图像生成说话头像,支持控制头部姿态、位置和缩放。项目提供多个预训练模型,包括基于Hubert和MFCC的音频特征提取,适用于不同场景。AniTalker为创作和研究提供了生成说话面部动画的工具。
ICCV2023-MCNET - 基于隐式身份表示的说话头视频生成方法
GithubMCNettalking head开源项目深度学习视频生成计算机视觉
MCNet是一种新型说话头视频生成方法,在ICCV 2023上发表。该方法利用隐式身份表示和记忆补偿网络,生成高质量、自然的说话头视频。MCNet能够保持身份一致性,同时生成逼真、富有表现力的面部动画。项目开源了代码实现和预训练模型,为研究者提供了探索和应用的基础。
neural-doodle - 通过深度神经网络将简笔画转化为艺术作品
GithubNeural DoodlePython脚本图像合成开源项目深度学习风格迁移
Neural Doodle项目使用深度神经网络技术,将简笔画转化为艺术作品。该项目基于Semantic Style Transfer和Neural Patches算法,通过提取风格图像的注释补丁逐步转移到目标图像中。用户可以调整参数和输入数据,以实现接近照片级的效果。项目提供多种使用示例和详细安装说明,支持GPU和CPU渲染,适用于多种系统。
comicbabes2 - AI二次元美少女生成模型
AI模型GithubHuggingfaceOpenRail开源许可开源项目模型版权协议知识产权
基于开源技术开发的AI角色生成模型,采用OpenRail许可协议,专门用于生成二次元美少女风格人物。该模型支持多样化的角色设计,可应用于动漫创作和角色设计等场景。
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