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V-Express

渐进式训练提升肖像视频生成质量

V-Express项目提出条件性丢弃新方法,实现肖像视频生成的渐进式训练。该方法平衡不同控制信号强度,增强音频等弱信号作用,同时考虑姿态、图像和音频,生成高质量肖像视频。项目优化内存使用,支持长视频生成,提供多种重定向策略,适用不同场景。开源代码和模型可供学术及商业用途,但使用时需遵守相关法规。

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架
FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估
FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。
CogVideo - 开源视频生成模型,支持高效单GPU推理
CogVideoXGithubICLR'23开源项目文本到视频视频生成
CogVideoX和CogVideo通过大规模预训练模型和3D因果VAE技术,实现高质量的文本到视频生成。CogVideoX-2B可在单个3090 GPU上进行推理,生成效果几乎无损。提供详尽的快速入门指南、模型结构介绍和使用案例。探索CogVideoX和CogVideo在Huggingface、WeChat、Discord等平台上的应用,获取更多技术细节和更新。
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。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术,通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络,从文本生成视频,该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法,具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
MuseV - 开源虚拟人视频生成框架支持无限长度输出
GithubMuseV并行降噪开源项目扩散模型无限长度虚拟人视频生成
MuseV是一个基于扩散模型的开源虚拟人视频生成框架。该框架支持无限长度视频生成,采用视觉条件并行去噪方案,兼容Stable Diffusion生态系统。MuseV支持图像到视频、文本到视频、视频到视频等多种生成模式,并提供多参考图像技术。该项目还开源了训练代码,为研究人员和开发者提供了完整的虚拟人视频生成解决方案。
MOFA-Video - 可控图像动画图像到视频扩散模型
ECCV 2024GithubMOFA-Video图像动画开源项目混合控制生成模型
MOFA-Video项目采用稀疏到稠密运动生成和基于流的运动适配技术,能通过轨迹、关键点序列及其组合等多种控制信号将单张图像转化为动画。最新更新包括关键点面部图像动画的推理脚本和轨迹图像动画的训练代码。该项目即将亮相ECCV 2024,并提供多个演示和检查点,便于用户测试和使用。访问项目页面了解更多详情和效果展示。
Realistic_Vision_V1.4 - 写实人物AI渲染模型 支持8K超高清输出
GithubHuggingfaceNovaXLStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练
Realistic Vision 是一款基于Stable Diffusion的开源人物写实模型,可生成具有自然皮肤纹理和光影效果的8K人物图像。模型集成Euler A和DPM++采样器,并提供优化的提示词模板,有效降低图像畸变。主要应用于人物写真、肖像和角色设计等创作领域。
StableVideo - 通过文本驱动实现一致性扩散的视频编辑技术
GithubHuggingFaceStableVideodiffusion开源项目文本驱动视频编辑
StableVideo 通过采用最新的文本驱动一致性扩散算法,提供了创新的视频编辑技术。用户可以下载预训练模型和示例视频,用于视频帧的编辑和渲染。该工具支持多种配置,提供详细的安装和运行指南,便于在本地进行实验。借助 ControlNet 和 Text2LIVE 等开源资源,StableVideo 展示了其在视频处理领域的强大应用潜力。如果该项目对研究有帮助,请参考相关学术论文。
Tune-A-Video - 图像扩散模型微调实现高质量文本到视频转换
GithubTune-A-Video人工智能开源项目扩散模型文本生成视频计算机视觉
Tune-A-Video项目通过微调预训练的文本到图像扩散模型,实现高质量文本到视频生成。该方法仅需一个视频-文本对作为输入,即可快速适应新的视频生成任务。支持Stable Diffusion等多种预训练模型,能生成多样化风格的视频内容。项目开源代码实现,提供在线演示和预训练模型,为研究和开发提供便捷的文本到视频生成工具。
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