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source feature 做变换和mask处理,再decoder 生成...
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. ...
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。
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...
“first order motion model”是一种人工智能技术,可以将一个人或物体的动作转移到另一个人或物体上。它可以生成有趣、有意思的视频,使得一个人或物体的动作似乎是另一个人或物体在做出同样的动作。 为了实现这一技术,我们需要进行预训练。这个预训练过程是非常重要的,因为它会为后续的创作奠定基础。 预训练的方...
first order motion model代码 首先,我们需要了解什么是First-Order Motion Model。First-Order Motion Model是一种机器学习模型,可以通过给定的姿态(pose)和动作(motion)来生成一个跟随该动作的视频。该模型的基本思想是,在给定的姿态下,通过学习运动系统的运动特征,来推断出接下来的动作信息,并使用该信息来生成视频...
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...
对源图像进行扭曲,并修复源图像中被遮挡的图像部分。 3. 实现 作者开源了代码,可以自己跑一跑。 百度也提供了基于PaddleGAN实现的First Order Motion model,实现步骤相当简单:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1602499?forkThirdPart=1 迫害了一只柴犬.gif...
我们提出使用一组自学习的关键点和局部仿射变换来建模复杂的运动。因此我们称我们的方法为一阶运动模型 [first-order motion model.]。 其次,我们介绍了一个遮挡感知生成器,它采用一个自动估计的遮挡掩模来指示目标部分,在源图像中不可见的,需要从上下文推断。这是特别需要的时候,驾驶视频包含大的运动模式和遮挡是典...