需求人群:
"该产品适用于影视制作人员、游戏开发者、动画师等需要高质量动画生成的专业人士。它能够帮助他们快速生成具有环境交互的角色动画,提高创作效率,减少制作成本,并提升作品的视觉效果和交互性。"
使用场景示例:
在影视制作中,快速生成角色动画并与场景自然融合,节省特效制作时间。
为游戏开发创建具有环境交互的角色动画,提升游戏沉浸感。
用于广告视频制作,生成与背景高度适配的角色动画,增强视觉吸引力。
产品特色:
环境适配:能够将角色动画与环境背景自然融合,生成连贯的场景。
高保真动画:生成高质量的角色动画,保持角色一致性。
动态动作处理:支持复杂多样的动作模式,适应不同场景需求。
对象交互增强:通过对象引导器提取交互对象特征,增强交互效果。
姿态调节策略:优化身体部位的空间关系,提升动作自然度。
使用教程:
1. 准备角色图像和驱动视频,确保视频包含角色动作和环境背景。
2. 将角色图像和驱动视频输入 Animate Anyone 2 模型。
3. 模型提取环境表示和角色动作信号,生成带有环境适配的动画。
4. 调整生成的动画参数(如动作流畅度、环境融合度等)以满足需求。
5. 导出生成的动画并应用于目标场景(如视频、游戏等)。
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Animate Anyone 2 是一款高保真角色图像动画生成工具,支持环境适配。
Animate Anyone 2 是一种基于扩散模型的角色图像动画技术,能够生成与环境高度适配的动画。它通过提取环境表示作为条件输入,解决了传统方法中角色与环境缺乏合理关联的问题。该技术的主要优点包括高保真度、环境适配性强以及动态动作处理能力出色。它适用于需要高质量动画生成的场景,如影视制作、游戏开发等领域,能够帮助创作者快速生成具有环境交互的角色动画,节省时间和成本。
实时生成逼真的全身虚拟人头像。
TaoAvatar 是一种高保真、轻量级的 3D 高斯喷溅技术(3DGS)全身虚拟人头像,能够生成个性化的全身动态头像,广泛应用于增强现实等场景。它的主要优点是能够在各种移动设备上以 90 FPS 的高帧率实时渲染,适配 Apple Vision Pro 等高分辨率设备,为用户提供沉浸式体验。
音频驱动的高保真3D人头化身合成技术
GaussianSpeech是一种新颖的方法,它能够从语音信号中合成高保真度的动画序列,创建逼真、个性化的3D人头化身。该技术通过结合语音信号与3D高斯绘制技术,捕捉人类头部表情和细节动作,包括皮肤皱褶和更细微的面部运动。GaussianSpeech的主要优点包括实时渲染速度、自然的视觉动态效果,以及能够呈现多样化的面部表情和风格。该技术背后是大规模多视角音频-视觉序列数据集的创建,以及音频条件变换模型的开发,这些模型能够直接从音频输入中提取唇部和表情特征。
高保真头部混合与色键技术
CHANGER是一个创新的工业级头部混合技术,通过色键技术实现高保真度的头部混合效果,特别适用于视觉效果(VFX)、数字人物创建和虚拟头像等领域。该技术通过分离背景集成和前景混合,利用色键生成无瑕疵的背景,并引入头部形状和长发增强(H^2增强)以及前景预测性注意力转换器(FPAT)模块,以提高对各种真实世界情况的泛化能力。CHANGER的主要优点包括高保真度、工业级结果、以及对真实世界案例的广泛适用性。
高保真文本引导的音乐生成与编辑模型
MelodyFlow是一个基于文本控制的高保真音乐生成和编辑模型,它使用连续潜在表示序列,避免了离散表示的信息丢失问题。该模型基于扩散变换器架构,经过流匹配目标训练,能够生成和编辑多样化的高质量立体声样本,且具有文本描述的简单性。MelodyFlow还探索了一种新的正则化潜在反转方法,用于零样本测试时的文本引导编辑,并展示了其在多种音乐编辑提示中的优越性能。该模型在客观和主观指标上进行了评估,证明了其在标准文本到音乐基准测试中的质量与效率上与评估基线相当,并且在音乐编辑方面超越了以往的最先进技术。
Genmo 的视频生成模型,具有高保真运动和强提示遵循性。
这是一个先进的视频生成模型,采用 AsymmDiT 架构,可免费试用。它能生成高保真视频,缩小了开源与闭源视频生成系统的差距。模型需要至少 4 个 H100 GPU 运行。
通用角色图像动画框架,支持多种角色类型动画生成。
Animate-X是一个基于LDM的通用动画框架,用于各种角色类型(统称为X),包括人物拟态角色。该框架通过引入姿势指示器来增强运动表示,可以更全面地从驱动视频中捕获运动模式。Animate-X的主要优点包括对运动的深入建模,能够理解驱动视频的运动模式,并将其灵活地应用到目标角色上。此外,Animate-X还引入了一个新的Animated Anthropomorphic Benchmark (A2Bench) 来评估其在通用和广泛适用的动画图像上的性能。
集成空间编织注意力,提升扩散模型的高保真条件
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型,旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征,并将其作为输入到HMControlModule,从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块,提高了生成视频的连续性和保真度。此外,HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情,以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint,实现了框架的热插拔适配器,不会影响T2I模型的泛化能力。
一种基于扩散模型的逼真发型转移技术。
Stable-Hair 是一种新颖的基于扩散模型的发型转移方法,能够稳健地将真实世界的多样化发型转移到用户提供的面部图像上,用于虚拟试戴。该方法在处理复杂和多样化的发型时表现出色,能够保持原有身份内容和结构,同时实现高度详细和高保真的转移效果。
创建AI视频,拥有一致性的角色。
Eggnog是一个专注于视频制作的网站,它允许用户创建具有独特面孔和服装的角色,并利用这些角色生成动画视频。Eggnog结合了人工智能技术,使得视频制作流程更加简单和高效。它提供了一个用户友好的界面,让用户可以通过拖放的方式将角色放入故事板,并自动生成视频。这种技术的应用不仅提高了视频制作的效率,也降低了进入视频制作领域的门槛,使得更多非专业人士能够轻松创作视频内容。
从单张图片生成3D角色模型
CharacterGen是一个高效的3D角色生成框架,能够从单张输入图片生成具有高质量和一致外观的3D姿势统一的角色网格。它通过流线化的生成管道和图像条件多视图扩散模型,有效校准输入姿势到规范形式,同时保留输入图像的关键属性,解决了多样化姿势带来的挑战。它还采用了基于变换器的通用稀疏视图重建模型,以及纹理反投影策略,生成高质量的纹理图。
4D重建模型,快速生成动画对象
L4GM是一个4D大型重建模型,能够从单视图视频输入中快速生成动画对象。它采用了一种新颖的数据集,包含多视图视频,这些视频展示了Objaverse中渲染的动画对象。该数据集包含44K种不同的对象和110K个动画,从48个视角渲染,生成了12M个视频,总共包含300M帧。L4GM基于预训练的3D大型重建模型LGM构建,该模型能够从多视图图像输入中输出3D高斯椭球。L4GM输出每帧的3D高斯Splatting表示,然后将其上采样到更高的帧率以实现时间平滑。此外,L4GM还添加了时间自注意力层,以帮助学习时间上的一致性,并使用每个时间步的多视图渲染损失来训练模型。
使用频域分解进行高保真、可迁移的NeRF编辑
Freditor是一种基于频域分解的NeRF编辑方法。它可以实现高保真的NeRF场景编辑,并且可迁移到其他场景。该方法将NeRF场景划分为高频和低频两部分,对低频部分进行风格迁移,并将高频细节重新集成,从而生成高保真的编辑结果。Freditor还支持在推理过程中对编辑强度进行控制。实验表明,该方法在保真度和可迁移性方面都优于现有的NeRF编辑方法。
视频生成模型,支持无限长度高保真虚拟人视频生成
MuseV是一个基于扩散模型的虚拟人视频生成框架,支持无限长度视频生成,采用了新颖的视觉条件并行去噪方案。它提供了预训练的虚拟人视频生成模型,支持Image2Video、Text2Image2Video、Video2Video等功能,兼容Stable Diffusion生态系统,包括基础模型、LoRA、ControlNet等。它支持多参考图像技术,如IPAdapter、ReferenceOnly、ReferenceNet、IPAdapterFaceID等。MuseV的优势在于可生成高保真无限长度视频,定位于视频生成领域。
通过简短提示制作开放领域区域图像动画
Follow-Your-Click是一款通过简短提示制作开放领域区域图像动画的工具。用户可以点击参与动画生成,并可观看和比较不同生成方法和效果。该工具展示了动画结果,并通过与其他最新的开源动画方法和商业工具进行比较,展示了动画生成的对比效果。同时,通过演示我们的运动力量控制和消融研究,用户可以了解我们的方法与其他方法的优劣。
Stability AI 高保真文本转语音模型
Stability AI 高保真文本转语音模型旨在提供对大规模数据集进行训练的语音合成模型的自然语言引导。它通过标注不同的说话者身份、风格和录音条件来进行自然语言引导。然后将此方法应用于45000小时的数据集,用于训练语音语言模型。此外,该模型提出了提高音频保真度的简单方法,尽管完全依赖于发现的数据,但在很大程度上表现出色。
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