需求人群:
"用于NeRF场景的高保真、可迁移编辑"
使用场景示例:
在拍摄的3D场景上应用不同的艺术风格
将一个场景的风格迁移到另一个场景
对3D场景中的某些区域进行局部编辑
产品特色:
高保真NeRF编辑
可迁移的NeRF编辑
低频特征编辑
编辑强度控制
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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。
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。
2D肖像视频转4D高斯场编辑工具
PortraitGen是一个基于多模态生成先验的2D肖像视频编辑工具,能够将2D肖像视频提升到4D高斯场,实现多模态肖像编辑。该技术通过追踪SMPL-X系数和使用神经高斯纹理机制,可以快速生成3D肖像并进行编辑。它还提出了一种迭代数据集更新策略和多模态人脸感知编辑模块,以提高表情质量和保持个性化面部结构。
使用AI技术将文本描述转换为高质量图像。
Flux Image Generator是一个利用先进AI模型技术,将用户的想法迅速转化为高质量图像的工具。它提供三种不同的模型变体,包括快速的本地开发和个人使用模型FLUX.1 [schnell],非商业应用的指导蒸馏模型FLUX.1 [dev],以及提供最先进性能图像生成的FLUX.1 [pro]。该工具不仅适用于个人项目,也适用于商业用途,能够满足不同用户的需求。
内容风格合成在文本到图像生成中的应用
CSGO是一个基于内容风格合成的文本到图像生成模型,它通过一个数据构建管道生成并自动清洗风格化数据三元组,构建了首个大规模的风格迁移数据集IMAGStyle,包含210k图像三元组。CSGO模型采用端到端训练,明确解耦内容和风格特征,通过独立特征注入实现。它实现了图像驱动的风格迁移、文本驱动的风格合成以及文本编辑驱动的风格合成,具有无需微调即可推理、保持原始文本到图像模型的生成能力、统一风格迁移和风格合成等优点。
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。
无需训练的扩散模型个性化定制
RB-Modulation是谷歌发布的一种基于随机最优控制的新型训练免费个性化扩散模型解决方案。它通过终端成本编码所需属性,实现风格和内容的精确提取与控制,无需额外训练,即可生成与参考图像风格一致且遵循给定文本提示的图像。该技术在无需训练的情况下,通过新颖的注意力特征聚合(AFA)模块,保持对参考图像的高保真度,并遵循给定的提示,具有重要的研究和应用价值。
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。
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。
实现在任意场景视频中插入照片实物的视频生成框架
Anything in Any Scene是一个用于在现有动态视频中无缝插入任何物体的通用框架,强调物理真实性。该框架包含三个关键过程:1) 将真实物体与给定场景视频相结合,确保几何真实性;2) 估计天空和环境光照分布,模拟逼真阴影,增强光照真实性;3) 采用风格迁移网络,提高最终视频输出的逼真度。该框架能生成具有高度几何真实性、光照真实性和逼真度的模拟视频。
上传房间照片,AI生成理想房间效果
roomGPT是一个可以上传房间照片,使用AI技术生成理想房间效果的在线服务。用户只需上传现有房间的照片,系统就可以生成不同风格的房间设计效果,供用户选择喜欢的风格。该服务使用了控制网(ControlNet)机器学习模型,可以生成房间的不同变体。roomGPT免费开源版本可以本地部署使用,也提供了付费的SaaS服务。
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。
艺术与AI的交汇点
AnotherPixel是一个结合艺术和人工智能的平台,提供图像风格迁移服务。通过将艺术风格应用于您的图像,创造出独特的艺术作品。AnotherPixel使用最新的风格迁移技术,为用户提供了简单易用的界面和高质量的效果。用户可以通过网站上传图片并选择喜欢的艺术风格,然后生成风格迁移后的图像。
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