简介:

集成空间编织注意力,提升扩散模型的高保真条件

功能:

网络结构:构建了一种新的网络结构,用于生成连续性和保真度更高的视频。

图像生成:能够从驱动视频中提取特征并生成视频。

运动模块:通过Animatediff模块优化,提高视频帧之间的连续性。

表情编辑:使用ARKit面部混合形状控制生成的面部表情。

与SD1.5兼容:基于SD1.5构建的框架,可以无缝集成任何在SD1.5基础上开发的样式化模型。

与LCM兼容:通过HMReferenceModule引入的高保真条件,可以在更少的采样步骤中实现高保真结果。

与其他方法的比较:提供了与其他图像生成方法的比较,展示了HelloMeme的优势。

需求人群:

"HelloMeme的目标受众是图像生成领域的研究人员和开发者,特别是那些对高保真度和丰富条件嵌入有需求的用户。该技术可以帮助他们生成更自然、更连续的图像和视频,同时减少采样步骤,提高效率。"

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