
使用场景
讲述关于探索火星的奇妙旅程给5岁孩子听
以蒙娜丽莎的身份讲述现代生活的想法
比较不同音频驱动和视频驱动方法下的产品效果
产品特色
从单一肖像生成逼真的对话面部动画
通过自监督学习策略捕捉面部动态
使用度量学习开发身份编码器
最小化身份和运动编码器之间的互信息
生成多样化和可控的面部动画
减少对标记数据的依赖
适用于现实世界应用,如动态头像制作
使用教程
1. 访问AniTalker的网页
2. 选择一个静态肖像作为输入
3. 提供一段输入音频
4. 选择所需的动画效果和风格
5. 启动动画生成过程
6. 等待AniTalker处理并生成动画视频
7. 下载或分享生成的动画视频
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Sora
Sora是一个基于大规模训练的文本控制视频生成扩散模型。它能够生成长达1分钟的高清视频,涵盖广泛的视觉数据类型和分辨率。Sora通过在视频和图像的压缩潜在空间中训练,将其分解为时空位置补丁,实现了可扩展的视频生成。Sora还展现出一些模拟物理世界和数字世界的能力,如三维一致性和交互,揭示了继续扩大视频生成模型规模来发展高能力模拟器的前景。
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Animate Anyone
Animate Anyone旨在通过驱动信号从静态图像生成角色视频。我们利用扩散模型的力量,提出了一个专为角色动画量身定制的新框架。为了保持参考图像中复杂外观特征的一致性,我们设计了ReferenceNet来通过空间注意力合并详细特征。为了确保可控性和连续性,我们引入了一个高效的姿势指导器来指导角色的动作,并采用了一种有效的时间建模方法,以确保视频帧之间的平滑跨帧过渡。通过扩展训练数据,我们的方法可以为任意角色制作动画,与其他图像到视频方法相比,在角色动画方面取得了出色的结果。此外,我们在时尚视频和人类舞蹈合成的基准上评估了我们的方法,取得了最先进的结果。
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