

Hellomeme
簡介 :
HelloMeme是一個集成了空間編織注意力的擴散模型,旨在將高保真和豐富的條件嵌入到圖像生成過程中。該技術通過提取驅動視頻中的每一幀特徵,並將其作為輸入到HMControlModule,從而生成視頻。通過進一步優化Animatediff模塊,提高了生成視頻的連續性和保真度。此外,HelloMeme還支持通過ARKit面部混合形狀控制生成的面部表情,以及基於SD1.5的Lora或Checkpoint,實現了框架的熱插拔適配器,不會影響T2I模型的泛化能力。
需求人群 :
HelloMeme的目標受眾是圖像生成領域的研究人員和開發者,特別是那些對高保真度和豐富條件嵌入有需求的用戶。該技術可以幫助他們生成更自然、更連續的圖像和視頻,同時減少採樣步驟,提高效率。
使用場景
生成具有逼真面部表情的虛擬角色視頻。
製作連續性高且細節豐富的動畫視頻。
在遊戲或電影製作中生成高質量的動態圖像。
產品特色
網絡結構:構建了一種新的網絡結構,用於生成連續性和保真度更高的視頻。
圖像生成:能夠從驅動視頻中提取特徵並生成視頻。
運動模塊:通過Animatediff模塊優化,提高視頻幀之間的連續性。
表情編輯:使用ARKit面部混合形狀控制生成的面部表情。
與SD1.5兼容:基於SD1.5構建的框架,可以無縫集成任何在SD1.5基礎上開發的樣式化模型。
與LCM兼容:通過HMReferenceModule引入的高保真條件,可以在更少的採樣步驟中實現高保真結果。
與其他方法的比較:提供了與其他圖像生成方法的比較,展示了HelloMeme的優勢。
使用教程
步驟1:準備驅動視頻,確保視頻幀清晰且連貫。
步驟2:提取驅動視頻的每一幀特徵。
步驟3:將提取的特徵作為輸入到HMControlModule。
步驟4:通過Animatediff模塊優化視頻幀之間的連續性。
步驟5:如果需要編輯面部表情,使用ARKit面部混合形狀進行控制。
步驟6:根據需要,將HelloMeme與SD1.5或其他模型進行集成。
步驟7:調整參數,優化生成的圖像或視頻的質量。
步驟8:生成最終的圖像或視頻,並根據需要進行後期處理。
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