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通过“双重注意力”机制，PersonaTalk 能够分别处理唇部和面部的纹理，确保每个细节都能真实呈现，比如牙齿的清晰度、面部轮廓的准确性、肤色和妆容的保留。 这样，生成的人脸视频看起来更加自然和细腻。 详细介绍： 项目地址： 论文：

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小互

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小互vor 1 Jahr

兄弟们，这个厉害了！！！ PersonaTalk：字节跳动开发出可精准给视频进行AI配音的模型 能保持口型同步、说话风格完美匹配 只需输入音频和参考视频，即可生成同步的视觉配音 不仅让嘴唇动作与音频完美匹配，还能保留说话者的个性特点，比如说话的速度、语调和表情。 还能同步说话者的风格，比如轻松、严肃或激动的语气，让配音更生动。 不仅如此，还能实现视频翻译，将视频说话者的语音翻译成其他语言。

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清风徐来028vor 1 Jahr

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Semonvor 1 Jahr

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来自阿里巴巴的EMO: 情感肖像活灵活现 - 在简单条件下通过音频到视频的扩散模型生成充满表情的肖像视频 摘要 我们提出了 EMO，一个能够根据单张参考图片和声音（如说话或唱歌）生成充满表情的肖像视频的框架。这种方法不仅能够捕捉到丰富的面部表情和多样的头部姿势，还能根据声音的长度自由调整视频的持续时间。 方法 我们的框架分为两大部分。首先是“帧编码”阶段，通过 ReferenceNet 从参考图片和运动帧中提取特征。接着在“扩散过程”阶段，预训练的音频编码器开始处理声音数据。我们通过将面部区域掩模与多帧噪声结合，精准控制面部图像的生成。此外，我们利用 Backbone Network 进行去噪处理，并在其中运用了两种注意力机制：参考注意力和音频注意力，分别用于保持角色身份的一致性和调整角色动作的自然性。时间模块的加入，更是让我们能够灵活控制动作的速度。 项目地址：
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PMRF：一种全新的图像修复算法 实现高质量修复图像 降低图像失真还原跟自然逼真度 主要能力： -图像恢复：处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复和图像修复等任务，生成自然逼真的图像。 -降低图像失真提高感知质：不仅关注图片的清晰度，还会确保图片看起来像真实世界中的图像，而不是AI生成 - 处理复杂的图像退化问题：PMRF能够应对各种复杂的图像退化情况，不论图片内容有多复杂，比如细节丰富的面部图像，还是受到多重损坏的图片，PMRF都能很好地处理，并提供优质的修复结果。
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小互

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LivePortrait：只需一张静态肖像图像就能生成动态视频 能够精确控制眼睛的注视方向和嘴唇的开合动作。 还可以处理多个人物肖像的无缝拼接，将不同的人物特征合并到一个视频中，确保在多个动态人物之间过渡平滑，不会产生突兀的边界效果。 对比实验显示，LivePortrait生成的动画质量优于现有的非扩散模型和扩散模型方法。 在RTX 4090 GPU上，LivePortrait的生成速度达到了每帧12.8毫秒，显著高于现有的扩散模型方法。 详细介绍： 项目地址：
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小互

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字节跳动的新项目 通过音频驱动静态照片生成动态视频 并且生成头部和面部的自然动作，如表情变化、头部移动等。 模型不仅支持各种音频和视觉风格，还能够生成高度逼真的细节，包括面部的微表情、眉毛和眼睛的细微变化以及头部的自然运动。 它还支持生成非言语动作（如叹息、情感驱动的面部表情），使动画更加生动。 效果非常不错... Loopy 摒弃了传统音频驱动生成方法中需要手动设定空间运动模板的限制。 通过自主学习音频中的运动模式。可以自动生成逼真的肖像动画，无需人为干预，提升了生成过程的效率和灵活性。
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Fashion-VDM：通过给定的服装图像和人物视频，生成一段虚拟试穿视频 只需要给定一张衣物图像和一段人物视频 它就能帮你生成一段新的视频，展示该人物穿上输入衣物后的视频效果，且该人物的动作、表情和身体姿势保持一致。 Fashion-VDM能清晰地展示衣物的复杂细节，如纹理、光泽、褶皱等， 生成的视频表现出更真实的衣物外观，相较于其他视频虚拟试穿方法，衣物的细节更加丰富且自然。 与现有的虚拟试穿方法相比，Fashion-VDM生成的视频在时间维度上表现出更好的一致性。视频中的人物动作流畅且没有跳帧或断层，确保了整体的连贯性。
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小互

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Captions 发布 Mirage Studio 可以快速生成具有真实情感和动作的虚拟角色视频 只需一张人物照片，就能生成拥有该外观的虚拟演员 支持高度还原的面部表情，比如皱眉、微笑、惊讶等，增强情感真实感，提升观众共鸣。 自定义角色后可在多个镜头和场景中保持外观和风格一致 生成的角色具有高质量的皮肤纹理、光影和细节效果
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虽然视频有点长，但这个抄底的画线，是目前我看过最详细的分析。抄底也全在细节里面产生。
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链上小财女

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兄弟们，又出来个牛P玩意 阿里那个被截胡了，这个直接能用 可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小case... 最牛P的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。 不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换... 其核心技术基于JST-1模型。JST-1是首个具有实际物理理解能力的视频-3D基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。 核心功能： 1、可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle将根据这些指示生成视频。 2、基于物理的动画：JST-1模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3、3D角色和场景创建：Viggle不仅限于传统的2D视频制作，它还能够创建3D角色和场景。 官网： 可以去他们discord免费体验： ViggleAI
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小互

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真人面具开箱实测｜Fetizen艾薇连胸款，大地色妆容＋少女感细节太耐看了 这次给大家开箱的是一款新的真人面具——艾薇连胸款 媛野 Fetizen Mask【中文版】 ROANYER 说实话，刚拿到的时候就已经有点被惊艳到了。 和我之前分享过的美妆版不太一样，那一款更偏御姐风，气场很强； 而这次的艾薇，则是完全不同的感觉—— 更偏青春少女感，温柔、自然，也很耐看。 我个人很喜欢它的细节处理， 不管是五官比例、肤质过渡，还是整体的真实度，都做得很细致。 妆容方面也不是那种夸张路线， 而是大家都很熟悉、也很容易接受的大地色妆容， 看起来很亲近，很日常，但又不会失去精致感。 佩戴体验这一块依旧很不错， 贴合度和舒适度都保持了我之前对这个系列的好印象。 具体戴上之后的效果、细节表现， 大家直接在开箱视频中一探究竟吧~ 最真实的状态呈现给你们， 你们也可以自己感受一下—— 到底是御姐系更戳你， 还是这种青春感更让人心动。 #fetizen艾薇连胸款
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曦曦Stacey

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使用AI生成3D模型，最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程 以下是GPT4总结的制作流程： 1. 文本到3D生成 在LumaLabs使用Gini文本到3D：访问LumaLabs网站，选择Gini文本到3D功能，输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。 预览和调整：预览生成的3D模型，根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型 导入模型到Blender：将生成的3D模型（如身体、头部和手部）导入到Blender中。 调整模型位置和比例：在Blender中调整各个部分的位置和比例，确保模型的整体协调。 组合和调整细节：将不同的部件（头部、手部等）组合成一个完整的模型，对模型的姿态、细节进行必要的调整。 模型优化：对模型进行必要的优化，包括调整网格和重新拓扑（如果需要），以便于动画处理。 3. 动画和导出 应用骨骼和动画：将调整好的3D模型导出为FBX文件，然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。 导入动画到Blender：将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑 动画循环设置：在Blender中设置动画循环，确保动画可以平滑地循环播放。 相机和光照设置：调整相机角度和光照设置，以改善动画的视觉效果和氛围。 渲染设置：调整渲染设置，包括分辨率和渲染引擎设置，以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理 渲染动画：在Blender中渲染完成的动画，导出为视频文件。 后处理：可选地，将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理，添加背景、特效和其他视觉元素，以完成最终的动画作品。 通过这些具体的小步骤，从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释，为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。
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Yangyi

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字节发布了 Seedance 1.0 Pro 视频生成模型。就是即梦里面的视频3.0 pro 模型 提前测试了一下，发现这次字节的视频模型真的站起来了！！ 在提示词理解、画面细节、物理表现一致性理解等方面都无可挑剔 通过火山引擎调用，5 秒 1080P 视频 API 价格仅为 3.67 元 下面有详细的测试👇
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歸藏(guizang.ai)

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Google 发布Veo 3.1 新版本在叙事理解、真实纹理捕捉和图像转视频能力上有显著提升 能够生成具有更真实视觉质感的视频，并增强了从图像生成视频的功能。 Veo 3.1 引入了多种强大功能： • 图像生成视频：通过多张参考图像创建完整的场景，并带有声音。 • 场景延展：可生成持续一分钟以上的视频片段，保持动作连贯、人物和背景一致。 • 首尾画面生成中间内容：输入首尾帧，Veo 会自动生成中间的视频，实现自然过渡。
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小互

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强烈建议想重建自控力的人， 看一眼这条内容。 主题是戒色， 但更准确地说， 它讨论的是如何减少高刺激依赖， 恢复注意力和节奏感。 难得的是， 里面带了科学依据。 这类内容真正有价值的地方， 不是制造焦虑， 而是告诉你怎样更理性地调整行为。 适合想改善状态、 提升专注、 重建生活秩序的人。
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一款基于Llama的TTS系统：Llasa，它通过扩展训练时间和推理时间计算，提高了语音合成的自然度、韵律准确性和情感表达能力 生成效果自然流畅富有感情，开心、悲伤等情感表现的比较自然，适合做有声读物或语音助手 它用了一个Xcodec2语音分词器，把语音分解成一个个小的标记，使计算机更容易处理语音，这些标记不仅能表示语音的内容，还能保留语音的情感和音色信息 核心在于其单一Transformer架构和规模化训练/推理策略，结合Xcodec2语音分词器，使其能生成更自然、更富有表现力的语音 有1B、3B、8B三个版本，支持中英文 #TTS #Llasa
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