first-order 的算法框架如下图所示,主要包括三个部分的网络,keyporint detector 检测图像中的关键点,以及每个关键点对应的jaccobian矩阵;dense motion network 基于前面的结果生成最终的transform map 以及occulation map;使用transform map 和 occulation map 对编码后的sourc
实现算法原理: 主要有三步: S:表示源图像,D便是驱动视频,R表示参考帧,该参考帧并不是实际存在的,而是一种中间过渡映射信息 1.关键点检测,如果是人体,那么首先提取人体关键点信息,如果是人脸,那么是人脸的关键点信息。 2.再搭建2个模块,一个是密集运动网络dense motion network,一个是遮罩处理occlusion mask. ...
在关键点估计阶段，First Order Motion Model采用一种映射公式，该公式能够同时估计源图像与驱动图像的关键点位置。公式具体为：在参考帧上找到关键点位置，并计算其对应于源图像的位置。此过程利用关键点对应的雅可比矩阵进行描述，旨在实现高效且统一的处理流程。运动估计阶段，First Order Motion Model采用密...
总结来说，first-order motion model通过引入关键点检测、雅可比矩阵以及密集运动网络，实现了对图像运动的有效驱动和动画生成。该方法在自监督训练、关键点估计、密集运动映射生成以及图像重建等方面采取了一系列创新策略，为图像动作驱动技术的发展提供了重要贡献。
First Order Motion Model for Image Animation(图像动画的一阶运动模型)阅读笔记 文章目录 Abstract Improvement Method Summary Abstract 图像动画包括生成视频序列,以便根据驱动视频的运动对源图像中的对象进行动画。论文提出的框架解决了这个问题,而不使用任何注释或关于特定对象的先验信息来设置动画。一旦训练了一组描述...
First Order Motion model原理 First Order Motion model的任务是image animation,给定一张源图片,给定一个驱动视频,生成一段视频,其中主角是源图片,动作是驱动视频中的动作,源图像通常包含一个主体,驱动视频包含一系列动作。 通俗来说,First Order Motion能够将给定的驱动视频中的人物A的动作迁移至给定的源图片中的人...
1.按网上avatarify代码,first-order-model-maste解读,但是缺少运行的必要程序(vox-adv-cpk.pth.tar)。 2.又在网上搜到相关代码,运行如下。 (https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/108570938) "怎样用 Python 控制图片人物动起来?一文就能 Get!" &n... ...
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 ...
First Order Motion Model for Image Animation论文解读 【摘要】 这是一篇NIPS2019的论文,任务是让源图像(source image)中的物体按照驱动视频(driving video)中的运动而运动。效果如下图所示。有开源的代码,地址:https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model论文的特点是不需要先验的标注信息,训练时仅...