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OmniControl

先进的人体动作生成与精确控制技术

OmniControl是一个基于扩散模型的人体动作生成项目,实现了对任意关节在任意时间的精确控制。通过空间引导和真实性引导,该项目能生成高质量、自然的动作序列。OmniControl提供预训练模型、训练代码和评估工具,支持HumanML3D等数据集,为动作生成研究和应用领域提供了灵活有力的解决方案。

MotionCtrl - 视频生成中的动作控制统一解决方案
AIGithubMotionCtrl动作控制开源项目腾讯视频生成
MotionCtrl是一个统一的视频生成动作控制系统,可独立调节生成视频中的相机和物体运动。该项目兼容SVD、VideoCrafter和AnimateDiff等多个视频生成模型,并提供训练代码、推理脚本和在线演示。通过MotionCtrl,研究人员和内容创作者能够更精确地控制生成视频的动作效果,从而提高视频生成的质量和灵活性。
ControlNeXt - 高效可控生成框架 实现图像视频多样化控制
ControlNeXtGithub人工智能可控生成图像生成开源项目视频生成
ControlNeXt是一个创新的可控生成框架,支持图像和视频的多样化控制。该项目大幅减少可训练参数,提高收敛速度和效率。基于Stable Diffusion等先进模型,ControlNeXt实现了包括人体姿态控制在内的多种生成任务。此外,它还可与LoRA等技术结合,提供更灵活、稳定的生成体验。
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。
controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的开源人体姿态控制模型
ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人体姿态检测图像生成开源项目机器学习模型
controlnet-openpose-sdxl-1.0是一个基于SDXL开发的人体姿态控制模型,通过OpenPose技术实现对AI生成图像中人物姿态的控制。模型在HumanArt数据集上达到0.357 mAP指标,可用于生成真实人物和动漫风格图像。该项目基于stabilityai的SDXL基础模型开发,采用Apache 2.0许可证发布。
MimicMotion - 基于AI的高质量人体动作视频生成框架
AIGithubMimicMotion人体动作开源项目深度学习视频生成
MimicMotion是一个创新的视频生成框架,可基于任意动作指导生成高质量的长视频。该项目采用置信度感知的姿态引导技术,提高了时间平滑性和模型鲁棒性。通过区域损失放大和渐进式潜在融合策略,MimicMotion有效解决了图像失真问题,并能以较低的资源消耗生成长视频。这一技术在视频质量、控制性和生成长度等方面显著优于现有方法,为人体运动视频生成领域开辟了新的可能性。
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。
UniControl - 优化多任务条件生成的统一扩散模型
GithubUniControl任务推理开源项目控制生成模型训练视觉生成
UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型,支持多种语言提示,通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet,实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明,UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳,是可控视觉生成领域的重要进展。
MonoHuman - 单目视频生成可动画化3D人体神经场景技术
3D渲染GithubMonoHuman人体神经场动画化人体单目视频开源项目
MonoHuman框架利用单目视频生成高质量、视角一致的3D人体动画。通过双向变形约束和关键帧信息建模变形场,实现任意新姿势的高保真渲染。该技术在ZJU-Mocap数据集和自然场景视频中表现优异,为虚拟现实和数字娱乐领域提供了有力支持。
controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的OpenPose人体姿态控制模型
GithubHuggingfaceOpenPoseSDXL-controlnetStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion XL的ControlNet模型,专门用于OpenPose人体姿态控制。通过人体骨骼图,用户可以精确控制生成图像中的人物姿势。该模型支持Diffusers和ComfyUI框架,可用于创建多种姿势的人物图像。模型在LAION数据集上训练,具有良好的性能。
T2M-GPT - 基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术
GithubT2M-GPT三维模型人体运动生成开源项目深度学习视觉结果
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。
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