GeneFace

广义和高保真3D会说话的人脸合成

GeneFace 高保真音频驱动 3D人脸合成 ICLR'23 Github 开源项目

该项目展示了一种通用且高保真的音频驱动3D说话面部生成方法。GeneFace 实现了更好的唇同步和面部表现，即使在非典型音频中也是如此。项目附带预训练模型和数据集，方便快速上手，并支持使用个人视频训练独特的GeneFace模型。新发布的GeneFace++ 提升了唇同步、视频质量和系统效率，具备实时推断和更快的深度3D重建功能。

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Huggingface

介绍相关项目

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。

dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统

AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动

DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统，采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频，适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型，DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情，为不同说话风格提供了灵活支持。

Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成

3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像

Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型，生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练，包括几何引导模型和高斯头像模型，能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案，可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。

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。

MimicTalk - 在几分钟内快速生成个性化的3D数字人

3D互动头像AI生成GithubMimicTalkReal3D-Portrait开源项目音驱动

MimicTalk提供了一种基于Pytorch的系统，通过短时间内训练生成具个性化和表现力的3D动态面孔。项目基于Real3D-Portrait的研究，利用NeRF框架实现高效头像动画。用户可通过演示页面观看视频示例，并通过项目提供的方法指南进行特定任务操作。该项目提供CLI和Gradio WebUI支持，能够进行针对特定用户的音频驱动动态头像生成，同时确保合法使用和版权保护。

speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型

GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动

Speech-Driven Animation是一个开源项目，实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频，支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像，输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器，可用于特征提取和分类任务。

TalkingGaussian - 结构持久性3D会说话头像合成的高斯散射方法

3D说话头合成GithubTalkingGaussian开源项目深度学习计算机视觉高斯散射

TalkingGaussian项目展示了一种新型3D会说话头像合成技术，基于高斯散射方法实现结构持久性。该项目包含完整的处理流程，涵盖视频预处理、音频特征提取和模型训练。系统支持目标音频推理，生成结构稳定且口型同步的逼真说话头像。项目提供了详细的安装指南、数据准备步骤和使用说明，便于研究人员进行实验和开发。

ConsistentID - 基于细粒度身份保持的先进人像生成模型

AI绘图ConsistentIDGithub人像生成多模态开源项目身份保持

ConsistentID是一个创新的人像生成模型，通过整合FaceParsing和FaceID信息到扩散模型中，实现高度身份保真。该模型支持快速定制、多样化生成和文本控制，无需额外训练即可使用。项目提出的FGIS基准为细粒度身份保持设立新标准，ConsistentID还可作为适配器与其他模型协同工作，推动人像生成技术发展。

ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成

ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉

ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术，用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量，可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南，涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能，为相关研究提供了新的思路。

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。

相关项目

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