
使用场景
生成与特定人物相似的虚拟新闻主播。
为在线教育平台创建虚拟教师。
在游戏开发中,为非玩家角色生成逼真的对话动画。
产品特色
使用生成模型增强适配器进行受控生成。
通过渐进式丢弃操作平衡不同控制信号。
针对音频信号较弱的情况进行了特别优化。
支持生成与给定视频一致的说话视频。
能够为固定面孔生成生动的口型动作。
生成伴随轻微面部动作的口型动作。
提供参数调整以适应不同输入条件。
支持英文音频,其他语言尚未详细测试。
使用教程
下载所需的模型文件。
准备参考图像、音频和V-Kps序列。
根据目标视频与参考图像的相似度选择合适的重定向策略。
运行demo脚本,输入必要的参数,如参考图像路径、音频路径等。
根据需要调整reference_attention_weight和audio_attention_weight参数。
生成并查看输出的头像视频。
根据反馈进一步调整参数以优化生成效果。
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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
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