快手标题吸引人6个字 文案标题生成器

2024-12-0815:42:07创业资讯0

机器之心发布消息

近日,快手大模型团队发布了一款名为LivePortrait的可控人像视频生成框架。这个框架具有精准、实时的表情、姿态迁移能力,能将驱动视频的表情、姿态准确迁移到静态或动态人像视频上,生成极具表现力的视频结果。以下是详细介绍:

一、项目概述

LivePortrait是快手开源的一款人像视频生成框架。其能够实时地将输入的驱动视频中的人脸表情、姿态等信息,精准地迁移到静态或动态的人像视频上,生成高质量、表现力强的人像视频。该框架的开源,引起了全球网友的广泛关注和评测。

二、技术特点

LivePortrait采用了先进的隐式关键点框架,平衡了模型计算效率和可控性。其采用69M高质量训练帧,通过视频-图片混合训练策略,升级网络结构,并设计了更好的动作建模和优化方式。LivePortrait将隐式关键点视为一种面部混合变形的有效表示,基于此提出了贴合和重定向模块,这些模块为轻量MLP网络,因此在提升可控性的计算成本可以忽略。

三、项目成果

LivePortrait在全球范围内获得了大量的关注和好评。在GitHub上,该项目总计收获了6.4K Stars、550 Forks和140 Issues&PRs。该项目在HuggingFace Space、Papers with code趋势榜上连续一周榜首,并登顶HuggingFace所有主题排行榜。这些都证明了LivePortrait的广泛影响力和高价值。

四、技术应用

LivePortrait的应用场景广泛,可以用于视频剪辑、动画制作、虚拟人物驱动等领域。其精准的迁移能力和高表现力使得其在人像视频生成领域具有重要地位。其开源的特性也吸引了众多开发者参与,共同推动人像视频生成技术的发展。

五、实验对比

相比其他非扩散模型方法和基于扩散模型的方法,LivePortrait在同身份驱动和跨身份驱动上都表现出色。其能够准确地继承驱动视频中的细微表作,同时在姿态较大时也比较稳定。虽然与某些方法相比,LivePortrait在生成质量上略弱,但其极快的推理效率和较少的FLOPs使其具有很高的实用价值。

六、拓展应用

除了人像驱动,LivePortrait还具有拓展应用。例如,其在动物数据集上微调后,可以对动物肖像进行精准驱动。通过贴合模块的应用,LivePortrait还可以对多人合照进行驱动,拓宽了其实际应用场景。

七、参考文献

参考文献中列出了相关研究的详细信息,包括论文题目、作者、发表年份等,为进一步了解和研究该项目提供了重要的参考资料。

LivePortrait是一款具有重要影响力的开源项目,其先进的技术和广泛的应用场景为其赢得了全球开发者的关注和好评。相信在未来,LivePortrait将在人像视频生成领域发挥更大的作用。

[研究内容编号:10] 作者团队包括石文哲、何塞·卡瓦列罗、费伦茨·胡兹、约翰内斯·托茨、安德鲁·P·艾特肯、罗布·毕肖普、·鲁克特以及泽汉·王。他们共同致力于使用高效的亚像素卷积网络进行实时单图像和视频超分辨率的研究,并在2016年的CVPR会议上进行了展示。

[研究内容编号:11] 魏华威、杨泽军和胜三人组成的研究团队提出了Aniportrait技术。这是一种音频驱动的、能合成逼真人像动画的技术。其相关研究论文已发布在arXiv预印本上,编号为2403.17694,发表于2024年。

  • 版权说明:
  • 本文内容由互联网用户自发贡献,本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 295052769@qq.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。