而 AD-NeRF 所支持的背景替换和姿态编辑,搭配起 AR 头盔等设备,更是可以让你恍如身临其境一般,在一个可以任意创作的三维情景中同对方对话。 其次,由于 AD-NeRF 仅仅需要几分钟的视频用于训练特定人物形象的动态辐射场。假如你想留下某个至亲好友的数字形象,永远能够同他面对面交流,那么 AD-NeRF 的算法设计,将...
图1 AD-NeRF模型图 摘要 通过输入音频序列生成高保真说话人脸视频是一个具有挑战性的问题,该问题近来受到了极大关注。在本论文中,作者提出使用神经场景表示网络解决该问题。与前人工作依赖2D关键点或3D人脸模型的中间表征来缩小音频输入和视频输出之间的差距等方式的不同,本文直接将音频特征输入到约束隐式函数去生成一个...
近日,中国科学技术大学联合的卢深视科技有限公司、浙江大学与清华大学共同打造的 AD-NeRF 技术,提出了一种由语音信号直接生成说话人视频的算法。仅需要目标人物几分钟的说话视频,该方法即可实现对该人物超级逼真的形象复刻和语音驱动。那么人脸魔术是如何做到的?(1)语音到动态神经辐射场的跨模态映射:为了刻画说话人脸、...
AD-Nerf是一种基于深度学习的神经辐射场(Nerf)渲染方法,通过学习大量图像数据来直接从连续的神经网络中预测场景的几何和外观,实现了高质量的实时渲染。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销
数字人技术AD-NeRF这一前沿技术,正以其独特的方式重新定义我们与数字世界的交互。AD-NeRF不仅可以从音频和人脸图像合成人脸视频,更重要的是,它能够表现出自然的说话风格,这无疑为数字人技术的发展开辟了新的道路。 首先,让我们来了解一下AD-NeRF的基本原理。NeRF,即体积渲染和神经辐射场,是一种深度学习模型,可以通...
AD-NeRF.pdf 10.1M· 百度网盘 目前存在的语音驱动人脸通常会采用intermediate representation,来完成从音频到人脸驱动的过程,这个representation通常是2D landmarks或者3D face shape。与此不同,本文采用NeRF表征talking head的场景,建立了一个隐式函数F,以语音输入为条件直接生成对应场景下的NeRF,自称没有信息损失,并且...
简单扼要地说，AD-NeRF 技术大致的实现流程框架是，语音到动态神经辐射场的跨模态映射；完整、稳定的头部与身体躯干合成以及通过改变假设的相机外参以及背景图片来改变背景与视角编辑。机智客觉得这一大大降低传统AI技术的虚拟数字人技术，可能会催生更多的现实应用，当然现在已经有不少虚拟数字人了。别说别的，单说短...
为了解决这些问题,我们尝试转向利用NeRF来对人脸的外观的变化进行建模。我们提出了AD-NeRF,利用辐射场来避免在处理跨模态的映射问题中引入中间表示。得益于神经辐射场,我们可以对脸部细节组件如牙齿和头发进行细致化地建模,对比基于GAN的方法能取得更好的图像质量。此外,体积表示提供了一种自然的方式来自由调整动画扬声器...
https://yudongguo.github.io/ADNeRF/ 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 郭新晨 粉丝- 9 关注- 1 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: Official implementation of "Neuralangelo: High-Fidelity Neural Surface Reconstruction" (CVPR 2023) » 下一篇: SD-NeRF: Towards Lifelike Talking ...
NERF-AD: Neural Radiance Field With Attention-Based Disentanglement For Talking Face Synthesis Talking face synthesis driven by audio is one of the current research hotspots in the fields of multidimensional signal processing and multimedia. Neural R... C Bi,X Liu,Z Liu - Icassp IEEE International...