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EDTalk

高效解耦的情感说话头像合成框架

EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。

MovieChat - 高效长视频处理工具
AIGithubMovieChat开源项目机器学习视频理解长视频
MovieChat能够在24GB显卡上处理超过1万帧的视频,与其他方法相比,GPU显存成本平均减少10000倍(21.3KB/f到约200MB/f)。它集成了视频问答、情感分析和场景理解等功能,显著提高了长视频处理的效率和准确性,适用于大型视频数据集和复杂视频场景的智能问答系统。
Virtual-Human-for-Chatting - Unity驱动的实时交互Live2D虚拟人系统
APIGithubLive2DUnity开源项目聊天虚拟人物
Virtual-Human-for-Chatting项目是Unity驱动的实时交互Live2D虚拟人系统。整合Azure、OpenAI和APISpace API,提供虚拟人物对话、表情变化和人脸检测功能。项目附带详细部署指南和技术文档,面向研究人员和开发者需求。支持1920*1080高清分辨率,采用OpenCVPlusUnity等开源计算机视觉工具。遵循MIT许可证,同时尊重模型和美术资源版权。
Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果
Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成
Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目,利用人工智能和机器学习技术,通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中,它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平,还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅,完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。
Collaborative-Diffusion - 多模态控制的面部生成与编辑,协作扩散模型
CVPR 2023Collaborative DiffusionGithubMMLab@NTU多模态脸部生成开源项目脸部编辑
Collaborative Diffusion项目展示了如何通过多模态控制生成和编辑面部图像,保证生成结果与输入条件一致。该项目使用动态扩散器在每一步选择性处理不同模态,确保身份信息的准确性。最新更新包括对FreeU的支持、单模态面部生成推理脚本,以及适用于不同分辨率的模型训练和推理代码,满足多样化应用需求。
facial_emotions_image_detection - ViT模型驱动的人脸表情识别系统
GithubHuggingfaceViT人脸情绪识别图像分类开源项目情感分析模型深度学习
这个开源项目基于谷歌的ViT-Base模型,实现了91%准确率的人脸表情识别。系统可识别七种基本情绪:悲伤、厌恶、愤怒、中性、恐惧、惊讶和快乐。项目代码和详细实现过程可在Kaggle上获取,为情感分析和人机交互研究提供了有力支持。
edm2 - 优化扩散模型训练动态的创新技术
EDM2GithubPyTorch图像生成开源项目扩散模型训练动态
EDM2项目开发了改进扩散模型训练动态的新方法。通过重新设计网络层来维持激活、权重和更新幅度的期望值,该方法显著提高了模型效果。在ImageNet-512图像合成中,EDM2使FID得分从2.41提升到1.81。项目还引入了训练后调整指数移动平均(EMA)参数的技术,可精确设置EMA长度,为模型优化开辟新途径。
AttGAN-Tensorflow - 精准控制的人脸属性编辑框架
AttGANGithub人脸属性编辑图像处理开源项目深度学习生成对抗网络
AttGAN-Tensorflow是一个开源的人脸属性编辑框架,基于深度学习技术实现。该项目允许精确控制并编辑人脸图像的特定属性,如发型、眼镜和胡须等。AttGAN支持高达40种属性的编辑和高分辨率图像处理。项目提供完整的TensorFlow实现、预训练模型和数据准备脚本,便于研究人员和开发者进行实验和应用。凭借其出色的性能和灵活性,AttGAN在人脸属性编辑领域具有重要价值。
wav2lip_288x288 - 改进版Wav2Lip 高分辨率唇形同步与先进算法集成
GithubWav2Lip唇形同步开源项目模型优化深度学习视频处理
wav2lip_288x288是Wav2Lip项目的改进版本,致力于提升唇形同步的质量和分辨率。该项目支持288x288至512x512的模型尺寸,整合了PRelu、LeakyRelu等先进技术,并采用SAM-UNet架构。项目提供详细的训练流程,包括Syncnet和wav2lip-Sam的训练步骤。目前正在开发基于DINet的全流程训练功能,涵盖使用DeepSpeech的Syncnet训练和DINet帧训练。这些优化旨在实现更精确、更高质量的唇形同步效果。
dreamoving-project - 基于扩散模型的人工智能视频生成框架
DreaMovingGithub人工智能人物视频开源项目扩散模型视频生成
DreaMoving是一个基于扩散模型的视频生成框架,专注于创建高质量的定制人物视频。该系统可根据文本描述在多样化场景中生成人物动作视频,例如海滩、公园和埃及金字塔等。这个由阿里巴巴智能计算研究院开发的项目提供中英文在线演示,体现了人工智能在视频生成领域的最新技术进展。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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