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。
需求人群：
"目标受众包括视觉效果(VFX)艺术家、数字人物创建专家和虚拟头像开发者。CHANGER通过提供高保真度的头部混合技术，帮助这些专业人士在数字内容创作中实现更自然、更真实的头部和身体融合效果，提升最终作品的质量。"
使用场景示例：
在电影后期制作中，使用CHANGER将演员的头部无缝集成到特技演员的身体上，以实现更安全的拍摄效果。
在虚拟主播领域，通过CHANGER技术，将主播的头部图像混合到不同的虚拟身体上，创造多样化的虚拟角色。
在游戏开发中，利用CHANGER技术，将玩家的头像混合到游戏角色中，提供更个性化的游戏体验。
产品特色：
- H^2增强：模拟各种头部形状和发型，提高模型的泛化能力。
- FPAT模块：预测并关注头部和身体的关键区域，增强前景混合效果。
- 色键技术：生成无瑕疵的背景，提高背景的高保真度。
- 解耦背景集成：从前景混合中分离背景集成，优化混合质量。
- 高保真头部混合：在数字内容创建中无缝集成演员的头部至目标身体。
- 工业级应用：适用于视觉效果、数字人物创建和虚拟头像等工业级应用。
- 广泛的适用性：通过H^2增强和FPAT模块，适应各种真实世界案例。
使用教程：
1. 准备源图像和目标视频，确保源图像包含清晰的头部和肩部区域。
2. 使用CHANGER的H^2增强功能，对源图像进行预处理，以模拟不同的头部形状和发型。
3. 应用色键技术，从源图像中提取前景，并生成无瑕疵的背景。
4. 利用FPAT模块，预测并关注头部和身体的关键区域，以增强前景混合效果。
5. 将处理后的源图像与目标视频进行混合，实现头部混合。
6. 调整混合参数，直至达到满意的高保真度效果。
7. 导出最终的混合视频，用于后续的数字内容创作或发布。
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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。
高保真文本到4D生成
4D-fy是一种文本到4D生成方法，通过混合分数蒸馏采样技术，结合了多种预训练扩散模型的监督信号，实现了高保真的文本到4D场景生成。其方法通过神经表示参数化4D辐射场，使用静态和动态多尺度哈希表特征，并利用体积渲染从表示中渲染图像和视频。通过混合分数蒸馏采样，首先使用3D感知文本到图像模型（3D-T2I）的梯度来优化表示，然后结合文本到图像模型（T2I）的梯度来改善外观，最后结合文本到视频模型（T2V）的梯度来增加场景的运动。4D-fy可以生成具有引人入胜外观、3D结构和运动的4D场景。
高保真、时间连贯的视频编辑
MagicEdit是一款高保真、时间连贯的视频编辑模型，通过明确分离外观和运动的学习，支持视频风格化、局部编辑、视频混合和视频外扩等多种编辑应用。MagicEdit还支持视频外扩任务，无需重新训练即可实现。
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。
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。
基于扩散模型的高保真服装重建虚拟试穿技术
TryOffDiff是一种基于扩散模型的高保真服装重建技术，用于从穿着个体的单张照片中生成标准化的服装图像。这项技术与传统的虚拟试穿不同，它旨在提取规范的服装图像，这在捕捉服装形状、纹理和复杂图案方面提出了独特的挑战。TryOffDiff通过使用Stable Diffusion和基于SigLIP的视觉条件来确保高保真度和细节保留。该技术在VITON-HD数据集上的实验表明，其方法优于基于姿态转移和虚拟试穿的基线方法，并且需要较少的预处理和后处理步骤。TryOffDiff不仅能够提升电子商务产品图像的质量，还能推进生成模型的评估，并激发未来在高保真重建方面的工作。
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。
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。
高保真图像到视频生成框架
AtomoVideo是一个新颖的高保真图像到视频（I2V）生成框架，它从输入图像生成高保真视频，与现有工作相比，实现了更好的运动强度和一致性，并且无需特定调整即可与各种个性化T2I模型兼容。
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。
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。
Lyria 2 是一款高保真音乐生成模型。
Lyria 2 是最新的音乐生成模型，能够创作多种风格的高保真音乐，适用于复杂的音乐作品。该模型不仅为音乐创作者提供了强大的工具，还推动了音乐生成技术的发展，提升了创作效率。Lyria 2 的目标是让音乐创作变得更加简单和可及，为专业音乐人和爱好者提供灵活的创作支持。
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。
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。
高保真视频编码，适用于大运动场景的视频自编码器。
这是一个视频变分自编码器（VAE），旨在减少视频冗余并促进高效视频生成。该模型通过观察发现，将图像VAE直接扩展到3D VAE会引入运动模糊和细节失真，因此提出了时间感知的空间压缩以更好地编码和解码空间信息。此外，该模型还集成了一个轻量级的运动压缩模型以实现进一步的时间压缩。通过利用文本到视频数据集中固有的文本信息，并在模型中加入文本指导，显著提高了重建质量，特别是在细节保留和时间稳定性方面。该模型还通过在图像和视频上进行联合训练来提高其通用性，不仅提高了重建质量，还使模型能够执行图像和视频的自编码。广泛的评估表明，该方法的性能优于最近的强基线。
CRM是一个高保真的单图像到3D纹理网格的卷积重建模型
CRM是一个高保真的单图像到3D纹理网格的生成模型，它通过整合几何先验到网络设计中，能够从单个输入图像生成六个正交视图图像，然后利用卷积U-Net创建高分辨率的三平面（triplane）。CRM进一步使用Flexicubes作为几何表示，便于在纹理网格上进行直接的端到端优化。整个模型能够在10秒内从图像生成高保真的纹理网格，无需测试时优化。
一次性3D头部重现的立体肖像解缠技术
VOODOO 3D是一种高保真的3D感知一次性头部重现技术。我们的方法将驱动者的表情转移到源头，并为全息显示产生视图一致的渲染。该方法基于完全体积神经解缠框架，用于源外观和驱动表情的3D感知一次性头部重现方法。我们的方法实时性强，产生的输出高保真且视图一致，适用于基于全息显示的3D远程会议系统。我们在各种数据集上展示了最先进的性能，并展示了对高度具有挑战性和多样化主题的高质量3D感知头部重现，包括非正面头部姿势和源头和驱动方的复杂表情。
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。
高保真3D头像生成模型
RodinHD是一个基于扩散模型的高保真3D头像生成技术，由Bowen Zhang、Yiji Cheng等研究者开发，旨在从单一肖像图像生成细节丰富的3D头像。该技术解决了现有方法在捕捉发型等复杂细节时的不足，通过新颖的数据调度策略和权重整合正则化项，提高了解码器渲染锐利细节的能力。此外，通过多尺度特征表示和交叉注意力机制，优化了肖像图像的引导效果，生成的3D头像在细节上显著优于以往方法，并且能够泛化到野外肖像输入。
高保真动态城市场景重建技术
OmniRe 是一种用于高效重建高保真动态城市场景的全面方法，它通过设备日志来实现。该技术通过构建基于高斯表示的动态神经场景图，以及构建多个局部规范空间来模拟包括车辆、行人和骑行者在内的各种动态行为者，从而实现了对场景中不同对象的全面重建。OmniRe 允许我们全面重建场景中存在的不同对象，并随后实现所有参与者实时参与的重建场景的模拟。在 Waymo 数据集上的广泛评估表明，OmniRe 在定量和定性方面都大幅超越了先前的最先进方法。
通过LoRA技术生成现实与插画风格混合的图像。
FLUX.1-dev-LoRA-blended-realistic-illustration是一个基于LoRA技术的AI图像生成模型，由Muertu训练，专注于将卡通风格的人物与现实背景相结合，创造出独特的混合现实艺术效果。该模型在图像生成领域具有创新性，能够为艺术家和设计师提供新的创作工具，同时为图像处理和艺术创作提供新的视角。模型遵循flux-1-dev-non-commercial-license，适用于非商业用途。
高保真稠密SLAM
Gaussian SLAM能够从RGBD数据流重建可渲染的3D场景。它是第一个能够以照片级真实感重建现实世界场景的神经RGBD SLAM方法。通过利用3D高斯作为场景表示的主要单元，我们克服了以往方法的局限性。我们观察到传统的3D高斯在单目设置下很难使用：它们无法编码准确的几何信息，并且很难通过单视图顺序监督进行优化。通过扩展传统的3D高斯来编码几何信息，并设计一种新颖的场景表示以及增长和优化它的方法，我们提出了一种能够重建和渲染现实世界数据集的SLAM系统，而且不会牺牲速度和效率。高斯SLAM能够重建和以照片级真实感渲染现实世界场景。我们在常见的合成和真实世界数据集上对我们的方法进行了评估，并将其与其他最先进的SLAM方法进行了比较。最后，我们证明了我们得到的最终3D场景表示可以通过高效的高斯飞溅渲染实时渲染。
文本引导的高保真3D场景合成
SceneWiz3D是一种新颖的方法，可以从文本中合成高保真的3D场景。它采用混合的3D表示，对对象采用显式表示，对场景采用隐式表示。用户可以通过传统的文本到3D方法或自行提供对象来生成对象。为了配置场景布局并自动放置对象，我们在优化过程中应用了粒子群优化技术。此外，在文本到场景的情况下，对于场景的某些部分（例如角落、遮挡），很难获得多视角监督，导致几何形状劣质。为了缓解这种监督缺失，我们引入了RGBD全景扩散模型作为额外先验，从而实现了高质量的几何形状。广泛的评估支持我们的方法实现了比以前的方法更高的质量，可以生成详细且视角一致的3D场景。
AI大数据一键设计LOGO
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高保真几何渲染
这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
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