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从单张图片生成的动漫角色头部动画

该项目包含两个应用程序:手动操控器和动画师。手动操控器通过调整滑块为动漫角色摆姿势;动画师利用网络摄像头捕捉人类头部运动,并同步到动漫角色。项目需要高性能Nvidia GPU和特定的依赖项,支持在Google Colab上运行。用户也可以使用Anaconda重建Python环境,并下载所需模型和数据进行演示。

StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型
3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络
StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法,结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像,通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型,可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。
INSTA - 革新性即时体积化头像生成技术
3D建模GithubINSTA头像生成开源项目深度学习计算机视觉
INSTA项目开发了一种创新的即时体积化头像技术,能快速生成高质量3D人头模型。该技术基于instant-ngp,通过优化神经网络实现实时渲染和灵活控制。项目提供预处理数据集和训练代码,便于研究人员进行开发。INSTA代表头像生成领域的前沿技术,适用于虚拟现实和增强现实等应用,为人机交互和数字内容创作提供新可能。
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。
audio2photoreal - AI驱动的音频转人物对话视频技术
AI合成Github对话场景开源项目深度学习计算机视觉音频到真人化身
audio2photoreal项目实现了音频到逼真人物对话视频的自动转换。该开源项目集成了面部表情和全身动作生成模型,能根据音频输入合成自然的人物表情和动作。项目提供预训练模型、训练代码和数据集,便于研究者复现和改进。这一技术为虚拟人物制作和视频合成领域开辟了新的可能性。
HarukaChibiArt - 融合卡通与动漫美学的二次元AI图像生成模型
AI绘画GithubHuggingfaceProtogenReVAnimated动漫风格卡通人物开源项目模型
HarukaChibiArt基于Stable Diffusion框架开发,通过模型融合技术结合Protogen 2.2、yuzusoft-chibiV2和RevAnimated特性,专注于生成chibi风格的二次元图像。模型可以处理人物面部表情、服装细节和场景元素,输出具有动漫美学特征的卡通插画作品。
NyankoMotsiX - 精准动漫图像生成,丰富视觉效果与个性化功能
AI绘图AnimeGithubHuggingfacestable-diffusion可爱开源项目文本到图像模型
NyankoMotsiX项目采用diffusers技术与Stable-Diffusion模型,生成高质量的动漫图像,专注可爱与独特风格。项目功能涵盖场景深度、角色表情及细致描绘,可通过简单文本实现丰富视觉效果。更新后进一步提升图像清晰度与细节,满足艺术家及爱好者对高分辨率创作的需求,同时兼顾多样化的图像生成场景,促进视觉创新。
FlashAvatar-code - 基于高斯嵌入的快速数字头像重建技术
3D建模FlashAvatarGithub头像生成开源项目计算机视觉高效渲染
FlashAvatar是一个开源的数字头像重建系统,利用高斯嵌入技术从单目视频序列中重建数字头像。该系统能在数分钟内完成重建,并在512×512分辨率下以300FPS以上的速度进行渲染和动画制作。FlashAvatar在重建速度、渲染效率和头像真实感方面都有出色表现,可应用于虚拟现实、游戏和数字内容创作等领域。
vid2avatar - 自监督场景分解实现野外视频3D人物重建
3D头像重建GithubVid2Avatar场景分解开源项目自监督学习视频处理
Vid2Avatar是一个开源项目,采用自监督场景分解方法从未处理的野外视频中重建3D人物模型。该方法无需额外监督,通过分离人物和背景实现精确建模。项目包含完整代码、预处理数据集和使用说明,适用于复杂场景的人物建模。
ToonCrafter - 卡通图像插帧生成工具
GithubToonCrafter卡通插值图像处理开源项目生成式AI视频生成
ToonCrafter是一个开源项目,专注于卡通图像插帧生成。它利用预训练的图像到视频扩散模型,可生成最多16帧、分辨率512x320的动画序列。该工具支持稀疏草图引导和基于参考的草图着色功能。项目提供代码和模型权重,为卡通动画创作提供新的可能性。ToonCrafter主要用于研究目的,不对潜在的滥用负责。
PIA - 个性化图像动画的创新解决方案
GithubPIA动态图像图像动画开源项目文本-图像对齐高动作可控性
PIA是一种个性化图像动画方法,使用插件式模块在文本到图像模型中生成高运动可控性和强文本图像对齐的视频。它支持1024x1024图像,并且在16GB GPU内存下高效运行,兼容Colab和HuggingFace平台。PIA提供多种动画风格和控制参数,如运动幅度和循环动画。通过简便的环境设置和预训练模型下载,用户可以高效地进行图像动画制作。
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