Stable Video Portraits是一种创新的混合2D/3D生成方法，利用预训练的文本到图像模型（2D）和3D形态模型（3D）生成逼真的动态人脸视频。该技术通过人特定的微调，将一般2D稳定扩散模型提升到视频模型，通过提供时间序列的3D形态模型作为条件，并引入时间去噪过程，生成具有时间平滑性的人脸影像，可以编辑和变形为文本定义的名人形象，无需额外的测试时微调。该方法在定量和定性分析中均优于现有的单目头部化身方法。
需求人群：
"目标受众包括但不限于：计算机视觉研究人员、人工智能开发者、数字媒体艺术家、电影和游戏制作人员。Stable Video Portraits技术因其逼真的动态人脸生成能力，特别适合需要创建虚拟角色或进行面部动画的专业人士。"
使用场景示例：
电影制作中，用于生成逼真的虚拟角色。
游戏开发中，用于创建具有高度真实感的NPC面部动画。
数字艺术领域，艺术家利用该技术创作独特的艺术作品。
产品特色：
使用现成的3D面部重建方法、面部解析映射（FPM）模型和Mediapipe处理输入视频，提取每帧的3D面部重建（3DMM）、FPM和虹膜位置。
并行训练两个ControlNets，分别生成时间稳定的轮廓（第一阶段）和内部细节（第二阶段），生成逼真的个人化身。
个人化身可以通过文本进一步变形为名人，无需额外微调。
使用前一帧的预测，修改DDIM步骤t=τ的推理，以考虑前一帧，从而实现时间平滑输出。
面部变形功能，可以将个人化身变形为特定名人，如Scarlet Johansson或Emma Watson，并保持头部姿态一致性。
与当前单目头部化身方法的比较，展示其优越性。
通过消融研究，分析变形因子、输入控制和去噪过程变量对结果的影响。
使用教程：
1. 访问Stable Video Portraits的官方网站。
2. 阅读有关该技术的研究论文和方法概述。
3. 下载并安装所需的软件和库。
4. 准备输入视频，确保视频质量满足3D面部重建的要求。
5. 使用3D面部重建方法、FPM模型和Mediapipe提取视频中的3DMM、FPM和虹膜位置。
6. 训练ControlNets以生成轮廓和内部细节。
7. 利用时间去噪过程生成时间平滑的视频输出。
8. 如有需要，通过文本输入调整个人化身的面部特征，以匹配特定名人的形象。
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生成逼真的动态人脸视频。
Stable Video Portraits是一种创新的混合2D/3D生成方法，利用预训练的文本到图像模型（2D）和3D形态模型（3D）生成逼真的动态人脸视频。该技术通过人特定的微调，将一般2D稳定扩散模型提升到视频模型，通过提供时间序列的3D形态模型作为条件，并引入时间去噪过程，生成具有时间平滑性的人脸影像，可以编辑和变形为文本定义的名人形象，无需额外的测试时微调。该方法在定量和定性分析中均优于现有的单目头部化身方法。
此应用可根据文本描述生成图像，或提供现有图像的描述和答案。
Blip 3o 是一个基于 Hugging Face 平台的应用程序，利用先进的生成模型从文本生成图像，或对现有图像进行分析和回答。该产品为用户提供了强大的图像生成和理解能力，非常适合设计师、艺术家和开发者。此技术的主要优点是其高效的图像生成速度和优质的生成效果，同时还支持多种输入形式，增强了用户体验。该产品是免费的，定位于开放给广大用户使用。
NeuralSVG：从文本提示生成矢量图形的隐式表示方法。
NeuralSVG是一种用于从文本提示生成矢量图形的隐式神经表示方法。它受到神经辐射场（NeRFs）的启发，将整个场景编码到一个小的多层感知器（MLP）网络的权重中，并使用分数蒸馏采样（SDS）进行优化。该方法通过引入基于dropout的正则化技术，鼓励生成的SVG具有分层结构，使每个形状在整体场景中具有独立的意义。此外，其神经表示还提供了推理时控制的优势，允许用户根据提供的输入动态调整生成的SVG，如颜色、宽高比等，且只需一个学习到的表示。通过广泛的定性和定量评估，NeuralSVG在生成结构化和灵活的SVG方面优于现有方法。该模型由特拉维夫大学和MIT CSAIL的研究人员共同开发，目前代码尚未公开。
先进的文本到图像模型工具套件
FLUX.1 Tools是Black Forest Labs推出的一套模型工具，旨在为基于文本的图像生成模型FLUX.1增加控制和可操作性，使得对真实和生成的图像进行修改和再创造成为可能。该工具套件包含四个不同的特性，以开放访问模型的形式在FLUX.1 [dev]模型系列中提供，并作为BFL API的补充，支持FLUX.1 [pro]。FLUX.1 Tools的主要优点包括先进的图像修复和扩展能力、结构化引导、图像变化和重构等，这些功能对于图像编辑和创作领域具有重要意义。
最先进的图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型，它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度，同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项，以及更优的性价比，适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。
用于精细文本控制图像生成的空间对齐文本注入
FineControlNet是一个基于Pytorch的官方实现,用于生成可通过空间对齐的文本控制输入(如2D人体姿势)和实例特定的文本描述来控制图像实例的形状和纹理的图像。它可以使用从简单的线条画作为空间输入,到复杂的人体姿势。FineControlNet确保了实例和环境之间自然的交互和视觉协调,同时获得了Stable Diffusion的质量和泛化能力,但具有更多的控制能力。
实时文本转图像生成模型
SDXL Turbo是一种实时文本到图像模型，基于一种名为对抗扩散蒸馏（ADD）的新蒸馏技术。该模型能够在单步内合成图像输出，并在维持高采样保真度的同时实现实时文本到图像输出。SDXL Turbo还提供了主要改进，包括推理速度的显著提高。
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