需求人群:
"TCAN适用于需要进行高质量人像动画生成的领域,如电影制作、游戏开发、虚拟现实等。它特别适合那些需要在保持人物外观和背景一致性的同时,实现复杂动作和姿态变化的动画制作者。"
使用场景示例:
电影制作中,用于生成角色的动作场景。
游戏开发中,用于创建角色的动态表现。
虚拟现实中,用于生成与用户互动的虚拟角色动画。
产品特色:
外观-姿态自适应(APPA层):在保持源图像外观的同时,维持来自冻结控制网的姿态信息。
时间控制网络:防止生成视频因突然和错误的姿态变化而崩溃。
姿态驱动的温度图:在推理阶段通过平滑时间层的注意力分数来减少静态区域的闪烁。
时间一致性:确保动画过程中人物姿态的连贯性。
泛化能力:能够适应不同领域和身份的动画生成。
背景保持:在动画过程中保持源图像背景的一致性。
多身份动画:能够将动作转移到不同身份的人物或动画角色上。
使用教程:
1. 准备源图像和驱动视频,确保它们包含所需的人物外观和动作。
2. 使用TCAN模型进行人像动画生成,输入源图像和驱动视频。
3. 调整TCAN模型中的参数,如APPA层的权重和时间控制网络的强度,以获得最佳动画效果。
4. 利用姿态驱动的温度图减少动画中的闪烁和不连贯现象。
5. 观察生成的动画,确保时间一致性和背景保持符合预期。
6. 根据需要进行微调,直至达到满意的动画效果。
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使用扩散模型实现时间一致性的人像动画
TCAN是一种基于扩散模型的新型人像动画框架,它能够保持时间一致性并很好地泛化到未见过的领域。该框架通过特有的模块,如外观-姿态自适应层(APPA层)、时间控制网络和姿态驱动的温度图,来确保生成的视频既保持源图像的外观,又遵循驱动视频的姿态,同时保持背景的一致性。
视频扩散模型加速工具,无需训练即可生成高质量视频内容。
FasterCache是一种创新的无需训练的策略,旨在加速视频扩散模型的推理过程,并生成高质量的视频内容。这一技术的重要性在于它能够显著提高视频生成的效率,同时保持或提升内容的质量,这对于需要快速生成视频内容的行业来说是非常有价值的。FasterCache由来自香港大学、南洋理工大学和上海人工智能实验室的研究人员共同开发,项目页面提供了更多的视觉结果和详细信息。产品目前免费提供,主要面向视频内容生成、AI研究和开发等领域。
开源视频生成模型
genmoai/models 是一个开源的视频生成模型,代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1,是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型,从零开始训练,是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性,显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布,用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。
高效能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,采用了对抗性扩散蒸馏(ADD)技术,提高了图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率,特别注重减少推理步骤。该模型在生成图像方面表现出色,能够理解和生成复杂的文本提示,适用于多种图像生成场景。它在Hugging Face平台上发布,遵循Stability Community License,适合研究、非商业用途以及年收入少于100万美元的组织或个人免费使用。
高性能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,由 Stability AI 开发。该模型在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面都有显著提升。它使用三个固定的预训练文本编码器,并通过 QK 归一化技术提高训练稳定性。此外,该模型在训练数据和策略上使用了包括合成数据和过滤后的公开可用数据。Stable Diffusion 3.5 Large 模型在遵守社区许可协议的前提下,可以免费用于研究、非商业用途,以及年收入少于100万美元的组织或个人的商业用途。
高分辨率、长时音频驱动的人像图像动画技术
Hallo2是一种基于潜在扩散生成模型的人像图像动画技术,通过音频驱动生成高分辨率、长时的视频。它通过引入多项设计改进,扩展了Hallo的功能,包括生成长时视频、4K分辨率视频,并增加了通过文本提示增强表情控制的能力。Hallo2的主要优点包括高分辨率输出、长时间的稳定性以及通过文本提示增强的控制性,这使得它在生成丰富多样的肖像动画内容方面具有显著优势。
全能的创造者和编辑器,通过扩散变换遵循指令
ACE是一个基于扩散变换的全能创造者和编辑器,它能够通过统一的条件格式Long-context Condition Unit (LCU)输入,实现多种视觉生成任务的联合训练。ACE通过高效的数据收集方法解决了训练数据缺乏的问题,并通过多模态大型语言模型生成准确的文本指令。ACE在视觉生成领域具有显著的性能优势,可以轻松构建响应任何图像创建请求的聊天系统,避免了视觉代理通常采用的繁琐流程。
逆向绘画技术,重现绘画过程
Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法,能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程,能够处理多种艺术风格,并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解,定义了一组绘画指令,并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格,还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。
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。
使用扩散模型进行图像外延
Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术,它能够根据已有的图像内容,生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法,使得图像生成更加自然和逼真,为用户提供了一种创新的图像处理方式。
提升基于拖拽的图像编辑的交互性和速度
InstantDrag是一个优化自由的流程,它通过仅使用图像和拖拽指令作为输入,增强了交互性和速度。该技术由两个精心设计的网络组成:拖拽条件的光流生成器(FlowGen)和光流条件的扩散模型(FlowDiffusion)。InstantDrag通过将任务分解为运动生成和运动条件图像生成,学习了基于真实世界视频数据集的拖拽图像编辑的运动动态。它能够在不需要掩码或文本提示的情况下,快速执行逼真的编辑,这使得它成为交互式、实时应用的有前景的解决方案。
统一的图像生成框架,简化多任务图像生成。
OmniGen是一个创新的扩散框架,它将多种图像生成任务统一到单一模型中,无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程,提高了效率,降低了开发和维护成本。
云端AI开发平台,助力高效创新。
SambaNova是一个云端AI开发平台,提供了一系列工具和资源,旨在帮助开发者和企业快速构建、测试和部署AI应用。平台通过提供高性能的计算资源、丰富的API接口和易于使用的AI Starter Kits,使得AI开发变得更加高效和便捷。
用于精确控制扩散模型中概念的低秩适配器
Concept Sliders 是一种用于精确控制扩散模型中概念的技术,它通过低秩适配器(LoRA)在预训练模型之上进行应用,允许艺术家和用户通过简单的文本描述或图像对来训练控制特定属性的方向。这种技术的主要优点是能够在不改变图像整体结构的情况下,对生成的图像进行细微调整,如眼睛大小、光线等,从而实现更精细的控制。它为艺术家提供了一种新的创作表达方式,同时解决了生成模糊或扭曲图像的问题。
利用预训练的图像到视频扩散模型生成连贯中间帧
该产品是一个图像到视频的扩散模型,通过轻量级的微调技术,能够从一对关键帧生成具有连贯运动的连续视频序列。这种方法特别适用于需要在两个静态图像之间生成平滑过渡动画的场景,如动画制作、视频编辑等。它利用了大规模图像到视频扩散模型的强大能力,通过微调使其能够预测两个关键帧之间的视频,从而实现前向和后向的一致性。
高分辨率视频外延与内容生成技术
Follow-Your-Canvas 是一种基于扩散模型的视频外延技术,它能够生成高分辨率的视频内容。该技术通过分布式处理和空间窗口合并,解决了GPU内存限制问题,同时保持了视频的空间和时间一致性。它在大规模视频外延方面表现出色,能够将视频分辨率显著提升,如从512 X 512扩展到1152 X 2048,同时生成高质量和视觉上令人愉悦的结果。
利用扩散引导逆渲染技术实现逼真物体插入
DiPIR是多伦多AI实验室与NVIDIA Research共同研发的一种基于物理的方法,它通过从单张图片中恢复场景照明,使得虚拟物体能够逼真地插入到室内外场景中。该技术不仅能够优化材质和色调映射,还能自动调整以适应不同的环境,提高图像的真实感。
神经模型驱动的实时游戏引擎
GameNGen是一个完全由神经模型驱动的游戏引擎,能够实现与复杂环境的实时互动,并在长时间轨迹上保持高质量。它能够以每秒超过20帧的速度交互式模拟经典游戏《DOOM》,并且其下一帧预测的PSNR达到29.4,与有损JPEG压缩相当。人类评估者在区分游戏片段和模拟片段方面仅略优于随机机会。GameNGen通过两个阶段的训练:(1)一个RL-agent学习玩游戏并记录训练会话的动作和观察结果,成为生成模型的训练数据;(2)一个扩散模型被训练来预测下一帧,条件是过去的动作和观察序列。条件增强允许在长时间轨迹上稳定自回归生成。
AI驱动的生成式UI工具
v0是由Vercel推出的基于AI的生成式用户界面系统,它可以根据简单的文本提示生成适用于项目的React代码。v0使用AI模型生成代码,基于shadcn/ui和Tailwind CSS,提供了易于复制和粘贴的代码。v0不使用任何Vercel客户数据或代码进行训练,保证了数据的安全性和隐私性。
AI辅助编程的强有力界面
Zed AI是一个集成到编程工作流中的插件,通过与大型语言模型(LLMs)的直接对话,增强了代码生成、转换和分析的能力。它提供了多种交互方式,包括助手面板、斜杠命令、内联助手和提示库,以提高开发效率。Zed AI还支持多种LLMs提供商,允许开发者根据需要选择不同的模型来提高开发效能。此外,Zed AI提供了一个全新的托管服务,第一个月免费使用,并配备了Anthropic API,专为快速转换现有文本而设计。
一个适合学习、使用、自主扩展的RAG系统。
Easy-RAG是一个检索增强生成(RAG)系统,它不仅适合学习者了解和掌握RAG技术,同时也便于开发者使用和进行自主扩展。该系统通过集成知识图谱提取解析工具、rerank重新排序机制以及faiss向量数据库等技术,提高了检索效率和生成质量。
GGUF量化支持,优化ComfyUI原生模型性能
ComfyUI-GGUF是一个为ComfyUI原生模型提供GGUF量化支持的项目。它允许模型文件以GGUF格式存储,这种格式由llama.cpp推广。尽管常规的UNET模型(conv2d)不适用于量化,但像flux这样的transformer/DiT模型似乎受量化影响较小。这使得它们可以在低端GPU上以更低的每权重变量比特率进行运行。
AI编码助手,自动化解决代码问题
Tusk是一个AI编码助手,专注于帮助软件工程师快速完成繁琐的代码任务。它通过自动化的方式生成代码,解决bug,进行UI/UX改进,从而提高开发效率,让工程师能够专注于更有创造性的工作。Tusk支持与GitHub、Jira、Linear、Notion等工具的集成,能够根据问题标签一键推送代码到仓库,并自动迭代代码以应对代码审查。此外,Tusk还提供定制化AI代理、VIP支持等高级功能,满足不同规模团队的需求。
高效训练高质量文本到图像扩散模型
ml-mdm是一个Python包,用于高效训练高质量的文本到图像扩散模型。该模型利用Matryoshka扩散模型技术,能够在1024x1024像素的分辨率上训练单一像素空间模型,展现出强大的零样本泛化能力。
3D纹理生成技术,根据文本描述合成3D纹理
TexGen是一个创新的多视角采样和重采样框架,用于根据任意文本描述合成3D纹理。它利用预训练的文本到图像的扩散模型,通过一致性视图采样和注意力引导的多视角采样策略,以及噪声重采样技术,显著提高了3D对象的纹理质量,具有高度的视角一致性和丰富的外观细节。
一款简单高效的虚拟试穿扩散模型。
CatVTON是一款基于扩散模型的虚拟试穿技术,具有轻量级网络(总共899.06M参数)、参数高效训练(49.57M可训练参数)和简化推理(1024X768分辨率下<8G VRAM)。它通过简化的网络结构和推理过程,实现了快速且高效的虚拟试穿效果,特别适合时尚行业和个性化推荐场景。
大规模参数扩散变换器模型
DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型,能够扩展到160亿参数,与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术,具有重要的研究和应用价值。
数学视觉指令调优模型
MAVIS是一个针对多模态大型语言模型(MLLMs)的数学视觉指令调优模型,主要通过改进视觉编码数学图表、图表-语言对齐和数学推理技能来增强MLLMs在视觉数学问题解决方面的能力。该模型包括两个新策划的数据集、一个数学视觉编码器和数学MLLM,通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。
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