需求人群:
"目标受众为研究人员和开发者,特别是对深度学习、计算机视觉和图像处理有兴趣的群体。该技术可以帮助他们进行肖像动画化的研究和开发,提供一种新的交互和表达方式。"
使用场景示例:
研究人员使用Live_Portrait_Monitor进行面部表情的实时捕捉和动画化。
开发者利用该项目集成到自己的应用中,提供用户自定义肖像动画的功能。
教育机构采用此技术作为教学案例,教授学生如何使用深度学习进行图像动画化。
产品特色:
克隆代码并准备环境,使用conda创建Python环境并安装依赖。
下载预训练的权重和InsightFace面部检测模型。
运行脚本进行推理,生成动画视频。
支持通过命令行参数自定义输入图像和驱动视频。
提供脚本评估每个模块的推理速度。
感谢FOMM、Open Facevid2vid、SPADE、InsightFace等开源项目的贡献。
使用教程:
克隆Live_Portrait_Monitor项目到本地。
使用conda创建Python 3.9.18环境并激活。
通过pip安装项目依赖项。
下载并解压预训练权重和InsightFace面部检测模型到指定目录。
运行inference_monitor.py或inference_org.py脚本进行推理,生成动画视频。
根据需要调整命令行参数,如输入图像路径、驱动视频路径等。
使用speed.py脚本评估推理速度。
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通过监控器让肖像动起来!
Live_Portrait_Monitor 是一个开源项目,旨在通过监控器或网络摄像头实现肖像动画化。该项目基于LivePortrait研究论文,使用深度学习技术,通过拼接和重定向控制来高效地实现肖像动画。作者正积极更新和改进此项目,仅供研究使用。
基于FLUX.1-dev的高级人像生成模型
AWPortrait-FL是一个在FLUX.1-dev基础上进行微调的高级人像生成模型,使用了AWPortrait-XL训练集和近2000张高质量时尚摄影照片进行训练。该模型在构图和细节上有着显著的提升,能够生成皮肤和纹理更加细腻、逼真的人像。由DynamicWang在AWPlanet上训练完成。
统一多模态理解和生成的单一变换器
Show-o是一个用于多模态理解和生成的单一变换器模型,它能够处理图像字幕、视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复和扩展以及混合模态生成。该模型由新加坡国立大学的Show Lab和字节跳动共同开发,采用最新的深度学习技术,能够理解和生成多种模态的数据,是人工智能领域的一大突破。
快速生成带纹理的3D模型
SF3D是一个基于深度学习的3D资产生成模型,它能够从单张图片中快速生成具有UV展开和材质参数的带纹理3D模型。与传统方法相比,SF3D特别针对网格生成进行了训练,集成了快速UV展开技术,能够迅速生成纹理而不是依赖顶点颜色。此外,该模型还能学习材质参数和法线贴图,以提高重建模型的视觉质量。SF3D还引入了一个去照明步骤,有效去除低频照明效果,确保重建的网格在新的照明条件下易于使用。
由Novita AI提供的非官方Animate Anyone实现
AnimateAnyone是一个基于深度学习的视频生成模型,它能够将静态图片或视频转换为动画。该模型由Novita AI非官方实现,灵感来源于MooreThreads/Moore-AnimateAnyone的实现,并在训练过程和数据集上进行了调整。
通过对比对齐进行 Pure 和 Lightning ID 定制
PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型,通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰,同时提供多种应用,如风格变化、IP融合、配饰修改等。
实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成
SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。
img2img-turbo是一个基于img2img的改进版本,用于快速图像到图像的转换
img2img-turbo是一个开源项目,它是对原始img2img项目的改进,旨在提供更快的图像到图像转换速度。该项目使用了先进的深度学习技术,能够处理各种图像转换任务,如风格迁移、图像着色、图像修复等。
将2D RGB照片和视频转换为3D空间照片和视频
Depthify.ai是一个工具,可以将RGB图像转换为与Apple Vision Pro和Meta Quest兼容的各种空间格式。通过转换RGB图像为空间照片,可以为各种计算机视觉和3D建模应用提供支持。它可以生成深度图、立体图像和HEIC文件,可在Apple Vision Pro上使用。
MovieLLM是一个用于增强长视频理解的AI生成电影框架
MovieLLM由复旦大学和腾讯PCG提出,是一个创新框架,旨在为长视频创建合成的、高质量的数据。该框架利用GPT-4和文本到图像模型的力量,生成详细的脚本和相应的视觉内容。
无需相机校准信息的密集立体3D重建
DUSt3R是一种新颖的密集和无约束立体3D重建方法,适用于任意图像集合。它不需要事先了解相机校准或视点姿态信息,通过将成对重建问题视为点图的回归,放宽了传统投影相机模型的严格约束。DUSt3R提供了一种统一的单目和双目重建方法,并在多图像情况下提出了一种简单有效的全局对齐策略。基于标准的Transformer编码器和解码器构建网络架构,利用强大的预训练模型。DUSt3R直接提供场景的3D模型和深度信息,并且可以从中恢复像素匹配、相对和绝对相机信息。
快速智能去背景
RMBG是一个基于人工智能的图像背景去除工具,可以在几秒内自动去掉图片中的背景。该工具使用前沿的深度学习算法,无需任何人工操作就可以快速高效地实现图片背景的消除。RMBG完全免费,用户可以随意上传图片进行处理,非常方便。
这是一个使用深度学习为文字描述生成动画视频的模型
AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。
基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型
MoE-LLaVA是一种基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型,展现出在多模态学习中出色的性能。其具有较少的参数,但表现出较高的性能,并且可以在短时间内完成训练。该模型支持Gradio Web UI和CLI推理,并提供模型库、需求和安装、训练和验证、自定义、可视化、API等功能。
一款基于深度学习的在线图像抠图工具
image-matting是一个基于深度学习的在线图像抠图工具,能够实现人像及通用场景下的图像抠图,可提取图像中的主体物体并输出对应的背景图、前景图及遮罩。该工具使用了模型堂的cv_unet_image-matting和cv_unet_universal-matting模型,实现了高质量的图像抠图效果。该工具提供了简单便捷的在线抠图体验,支持图片上传抠图及URL抠图两种方式,可广泛应用于图像编辑、电商平台中的人像处理等场景中。
基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习框架
Vision Mamba是一个高效的视觉表示学习框架,使用双向Mamba模块构建,可以克服计算和内存限制,进行高分辨率图像的Transformer风格理解。它不依赖自注意力机制,通过位置嵌入和双向状态空间模型压缩视觉表示,实现更高性能,计算和内存效率也更好。该框架在 ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割任务上,性能优于经典的视觉Transformers,如DeiT,但计算和内存效率提高2.8倍和86.8%。
提供干净的视觉特征
去噪视觉变换器(Denoising Vision Transformers,DVT)是一种针对视觉变换器(ViTs)的新型噪声模型。通过解剖ViT输出并引入可学习的去噪器,DVT能够提取无噪声的特征,从而在离线应用和在线功能中显著改善基于Transformer的模型的性能。DVT不需要重新训练现有的预训练ViTs,可立即应用于任何基于Transformer的架构。通过在多个数据集上进行广泛评估,我们发现DVT在语义和几何任务中持续显著改善现有的最先进通用模型(例如,+3.84 mIoU)。我们希望我们的研究能够鼓励重新评估ViT设计,特别是关于位置嵌入的天真使用。
一个统一的用于图像和视频对象分割的模型
UniRef是一个统一的用于图像和视频参考对象分割的模型。它支持语义参考图像分割(RIS)、少样本分割(FSS)、语义参考视频对象分割(RVOS)和视频对象分割(VOS)等多种任务。UniRef的核心是UniFusion模块,它可以高效地将各种参考信息注入到基础网络中。 UniRef可以作为SAM等基础模型的插件组件使用。UniRef提供了在多个基准数据集上训练好的模型,同时也开源了代码以供研究使用。
使用最强大的稳定扩散 UI,在90秒内无需编码、无需设置,立即获得结果。
Think Diffusion是一个稳定扩散的 AI 艺术实验室,提供全功能的托管工作空间,包括Automatic1111、ComfyUI、Fooocus等功能。可以在任何浏览器中使用,只需点击一下即可上传模型并运行,无需安装任何软件和驱动程序。用户可以合并和训练模型,生成惊人的动画和视频等。
AI照片增强和编辑工具提供商
VanceAI提供AI增强、放大、锐化、去噪、去背景等多种功能,只需一键即可轻松处理照片。所有AI工具都可在线或通过“免费下载”软件使用。VanceAI旨在通过有效的AI解决方案提高照片处理效率。与传统的基于数学运算的工具不同,VanceAI擅长处理真实细节。它的AI工具基于数百万张图像训练的深度卷积神经网络(DCNN),能够进行智能分析和快速处理。
模糊图片秒转高清图
清图是一款基于深度学习技术的图像处理工具,能够将模糊图片快速转换为高清图。它采用先进的算法对图片进行重建,使得图片的细节更加清晰、锐利。清图还提供抠图、证件照处理、黑白图片上色、图片超级压缩、修改图片 DPI 等功能。它适用于个人用户、摄影师、设计师等多个场景。
帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例
GPU Finder是一个帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例的平台。通过GPU Finder,用户可以快速查找各大公有云厂商提供的GPU实例,并比较它们的价格、配置和性能等信息,从而选择最适合自己需求的GPU实例。无论是进行机器学习、深度学习、图像处理还是科学计算,GPU Finder都能帮助用户快速找到合适的GPU实例。平台上提供了丰富的过滤和排序功能,让用户可以根据自己的需求进行精准的筛选,从而节省时间和成本。无论是初学者还是有经验的开发者,都可以轻松使用GPU Finder来发现和租用合适的GPU实例。
使用文本生成音乐的模型
FluxMusic是一个基于PyTorch实现的文本到音乐生成模型,它通过扩散式修正流变换器探索了一种简单的文本到音乐生成方法。这个模型可以生成根据文本提示的音乐片段,具有创新性和高度的技术复杂性。它代表了音乐生成领域的前沿技术,为音乐创作提供了新的可能。
AI工具目录,发现最佳AI工具
Aixploria是一个专注于人工智能的网站,提供在线AI工具目录,帮助用户发现和选择满足其需求的最佳AI工具。该平台以简化的设计和直观的搜索引擎,让用户能够轻松地通过关键词搜索,找到各种AI应用。Aixploria不仅提供工具列表,还发布关于每个AI如何工作的文章,帮助用户理解最新趋势和最受欢迎的应用。此外,Aixploria还设有实时更新的'top 10 AI'专区,方便用户快速了解每个类别中的顶级AI工具。Aixploria适合所有对AI感兴趣的人,无论是初学者还是专家,都能在这里找到有价值的信息。
开源的文本到视频生成模型
CogVideo是由清华大学团队开发的文本到视频生成模型,它通过深度学习技术将文本描述转换为视频内容。该技术在视频内容创作、教育、娱乐等领域具有广泛的应用前景。CogVideo模型通过大规模预训练,能够生成与文本描述相匹配的视频,为视频制作提供了一种全新的自动化方式。
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