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GeneFace

广义和高保真3D会说话的人脸合成

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。

EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架
EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动
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。
Wav2Lip - 先进的AI视频口型同步技术
GithubWav2Lip唇形同步开源项目深度学习视频处理音频处理
Wav2Lip是一个开源项目,采用先进的人工智能技术实现高精度的视频口型同步。该技术适用于各种身份、声音和语言,包括CGI人脸和合成语音。项目提供完整的训练和推理代码以及预训练模型,方便用户将任意音频与视频进行口型同步。Wav2Lip在多个基准数据集上展现出领先性能,为视频制作和内容创作领域提供了有力支持。
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。
PIDM - 人像图像生成技术,支持姿态和外观定制
本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成,并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练,该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南,支持自定义数据集。实验比较显示,该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。
PersonaTalk - 个性化唇形同步配音方案,突出个性与面部细节
AI工具PersonaTalk同步精度视觉配音跨注意力层面部细节
PersonaTalk 提供一种通过注意力机制实现的可视化配音框架,重视保留说话者的个性和面部细节。此框架分为音频几何构建和面部渲染两阶段,确保唇形同步的高保真效果。通过独特的双重注意力机制,能够精确渲染唇部和面部细节,达到优异的视觉质量和个性保留效果。
openface - 基于深度神经网络的开源免费人脸识别库
API文档GithubOpenFace开源项目深度神经网络面部识别
OpenFace是一个免费开源的人脸识别库,利用深度神经网络技术,支持批量图像表示生成、实时网络演示、图像比较、网络输出可视化和分类器训练等功能。核心代码和模型文件由卡内基梅隆大学开发,并在Apache 2.0许可下发布。该项目获得NSF、Intel、Google等机构的资助,广泛应用于移动应用和学术研究,提供全面的API文档和社区支持。
SadTalker - 将单张肖像图片与音频结合生成逼真的动态说话视频
AI动画GithubSadTalker人脸合成开源项目深度学习语音驱动
SadTalker是一个开源AI项目,可将单张肖像图片与音频结合生成逼真的动态说话视频。项目采用3D运动系数学习技术,实现音频驱动的单图像说话人脸动画。SadTalker支持全身图像生成和多种增强模式,并提供WebUI界面。该技术可应用于内容创作、虚拟主播等领域。
CharacterGen - 单图高效生成3D角色模型的多视角姿势校准技术
3D角色生成CharacterGenGithub单图生成多视图校准开源项目深度学习
CharacterGen是一个开源项目,专注于从单一图像生成3D角色模型。该项目采用多视角姿势校准技术,包含2D和3D两个生成阶段。CharacterGen提供完整的渲染脚本、推理代码和用户友好的WebUI界面。它支持Blender和Three.js等多种渲染选项,为动画和游戏开发简化了3D角色创建过程。项目特点包括自动权重下载、高质量3D角色生成和多样化的渲染支持。
flare - 高效生成可动画和可重光照的3D头像模型
FLAREGithub可动画化可重光照开源项目神经渲染网格头像
FLARE是一种新型3D头像生成方法,能从多视角图像快速学习几何形状、材质和光照信息。该技术生成的头像模型具有高质量的可动画化和可重光照特性,同时提高了生成效率。FLARE在计算机图形学领域具有重要应用价值,可用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域,为创建个性化和交互式虚拟形象提供了新的技术支持。
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。
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