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。
需求人群：
"Stable-Hair 适用于需要在虚拟环境中进行个性化发型试戴的用户，如数字媒体和虚拟现实应用中的虚拟形象创建者。它特别适合那些寻求在不牺牲细节和真实感的情况下，快速且方便地改变发型的专业人士和爱好者。"
使用场景示例：
用户可以在虚拟形象设计中使用Stable-Hair快速改变发型，以适应不同的场合或风格。
数字媒体创作者可以利用Stable-Hair为角色设计多样化的发型，以增强角色的个性。
虚拟现实体验中，用户可以实时试戴不同的发型，以获得更丰富的互动体验。
产品特色：
两阶段流程设计，先去除头发生成秃头代理图像，再进行发型转移。
使用Bald Converter和稳定扩散模型(Stable Diffusion)进行头发去除。
设计了Hair Extractor、Latent IdentityNet和Hair Cross-Attention Layers三个模块，以实现精确的发型转移。
Hair Extractor负责捕获参考发型的复杂细节和特征。
Latent IdentityNet用于编码源图像，保持身份内容和背景的一致性。
Hair Cross-Attention Layers帮助精确地将高细节和高保真发型转移到秃头图像上。
无需精确面部对齐或显式掩码即可实现更精细和稳定的发型转移。
使用教程：
1. 用户上传一张包含完整面部的源图像。
2. 使用Bald Converter和Stable Diffusion模型去除图像中的头发，生成秃头代理图像。
3. 选择一个包含目标发型的参考图像。
4. 利用Hair Extractor从参考图像中提取发型特征。
5. 通过Latent IdentityNet编码源图像，确保身份内容的一致性。
6. 利用Hair Cross-Attention Layers将提取的发型特征应用到秃头代理图像上。
7. 完成发型转移，用户得到一张具有新发型的虚拟试戴效果图像。
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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。
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。
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。
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。
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。
发型生成器 找到适合您的完美造型。
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一张图提供人脸，另一张提供发型，第三张提供发色，最终合成一张完整的图片。
HairFastGAN是一种用于高分辨率、接近实时性能和出色重建的发型转移方法。该方法包括在StyleGAN的FS潜在空间中运行的新架构、增强的修复方法以及用于更好的对齐、颜色转移和后处理的改进编码器。在最困难的情况下,该方法可以在不到一秒的时间内将发型形状和颜色从一张图片转移到另一张图片。
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。
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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