first-order 这篇文章做的是image animation,不知道怎么翻译比较合适,就是以一段driving video 去驱动source image 运动。first-order 和 之前的monkey-net 都是可以驱动任意类型的运动,不需要先验地知道目标的一些信息,比如骨架等。能够通过自监督的方式学习到图像中的关键点。下图中是人脸、全身运动,动画运动的驱动...
2. 解决方案 本项目采用PaddleGAN动作迁移模型中的人脸表情迁移模型First Order Motion来实现图像动画(Image Animation)任务,即输入一张源图片和一个驱动视频,源图片中的人物会做出驱动视频中的动作。 图片来源:https://aliaksandrsiarohin.github.io/first-order-model-website/ 如上图所示,源图像(第一列图片)中包...
7. keypoint_detector.py中完成对动作估计模块的骨骼关键点提取定义 8. dense_motion.py将关键点转换为D到S的映射,在生成器中使用 9. model.py是为了将所有与生成器/判别器有关的更新合并到同一个模型中,方便训练 5.运行 一.Config配置文件 1.将配置文件yaml文件放入此文件夹下 二.Data数据集文件 1.将训练...
本项目采用PaddleGAN动作迁移模型中的人脸表情迁移模型First Order Motion来实现图像动画(Image Animation)任务,即输入一张源图片和一个驱动视频,源图片中的人物会做出驱动视频中的动作。 图片来源:https://aliaksandrsiarohin.github.io/first-order-model-website/ 如上图所示,源图像(第一列图片)中包含一个主体,...
本项目采用PaddleGAN动作迁移模型中的人脸表情迁移模型First Order Motion来实现图像动画(Image Animation)任务,即输入一张源图片和一个驱动视频,源图片中的人物会做出驱动视频中的动作。 图片来源:https://aliaksandrsiarohin.github.io/first-order-model-website/ 如上图所示,源图像(第一列图片)中包含一个主体,...
First Order Motion Model for Image AnimationAliaksandr SiarohinStéphane LathuilièreSergey TulyakovElisa RicciNicu SebeNeural Information Processing Systems
作者的代码已开源:https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model 论文:https://arxiv.org/abs/2003.00196 1. 介绍 通过在静止图像中设置对象的动画来生成视频,在电影制作、摄影和电子商务等领域有着无数的应用。更准确地说,图像动画是指通过将从源图像中提取的外观与从动态视频中提取的运动模式相结合...
简介:Paper:《First Order Motion Model for Image Animation》翻译与解读 Abstract Image animation consists of generating a video sequence so that an object in a source image is animated according to the motion of a driving video. Our framework addresses this problem without using any annotation or ...
http://bing.comAvatarify - First Order Motion Model for Image Animation via your Webcam!字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,公众号: AI基地,会有视频,资料放送。公众号中输入视频地址或视频ID就可以自助查询对应的字幕版本, 视
简介:Paper:《First Order Motion Model for Image Animation》翻译与解读 3.2 Occlusion-aware Image Generation 遮挡感知图像生成 As mentioned in Sec.3, the source image S is not pixel-to-pixel aligned with the image to be generated Dˆ . In order to handle this misalignment, we use a feature...