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点击下方卡片，关注“AI生成未来”今日论文推荐论文名：OmniHuman-1: Rethinking the Scaling-Up of One-Stage Conditioned Human Animation Models论文链接：https://arxiv.org/pdf/2502.01061开源代码：https://omnihuman-lab.github.io/导读自从基于扩散变换器（DiT）的视频扩散模型出现以来，通用视频生成领域，包括...
OmniHuman的技术报告（地址：https://omnihuman-lab.github.io/），展示了它的各种效果。技术主页信息显示，OmniHuman为字节跳动自研的闭源模型，能够支持肖像、半身以及全身等不同尺寸的图片输入，并根据输入的音频，在视频中让人物生成与之匹配的动作，包括演讲、唱歌、乐器演奏以及移动。（唱歌）（演讲）其他的case展...
liunix61/omnihuman-lab.github.iomain 1 Branch0 Tags Code This branch is up to date with omnihuman-lab/omnihuman-lab.github.io:main.Folders and filesLatest commit omnihuman-lab Update index.html 37a59db· Feb 13, 2025 History24 Commits...
In this stage, we utilize the training sets from the MAFW and DFEW(https://dfew-dataset.github.io/) datasets, comprising a total of 15,306 video sample. An example json file of the training data: [ { "video": "DFEW/videos/1.mp4", "conversations": [ { "from": "human", "value...
未来，OmniHuman-1在社交媒体、电影、游戏和虚拟影响力方面都有巨大的应用潜力。字节跳动的这一创新不仅推动了 AI 生成技术的发展，也在全球科技竞争中增添了新的变数。项目：https://omnihuman-lab.github.io/ 划重点:🌟 OmniHuman-1是字节跳动推出的 AI 模型，可以将一张照片转化为生动的动态视频。 🤖 该...
GitHub.io :omnihuman-lab.github.io 以下是论文的简单介绍: 1. 引言 近年来,端到端人体动画技术取得了显著进展,例如音频驱动的人说话视频生成。然而,现有方法难以扩展为大型通用视频生成模型,限制了其在实际应用中的潜力。本文提出了OmniHuman,一个基于扩散Transformer的框架,通过将运动相关条件混合到训练阶段来扩展数...
论文项目主页:https://omnihuman-lab.github.io/ 技术报告:https://arxiv.org/abs/2502.01061 研究问题 基于扩散 Transformer(DiT)的视频生成模型通过海量视频 - 文本数据训练,已能输出逼真的通用视频内容。其核心优势在于从大规模数据中学习到的强大通用知识,使模型在推理时展现出优异的泛化能力。在细分的人像动画领...
liunix61 / omnihuman-lab.github.io Public forked from omnihuman-lab/omnihuman-lab.github.io Notifications Fork 0 Star 1 Code Pull requests Actions Projects Security Insights Commitupdate Browse files Loading branch information omnihuman committed Feb 6, 2025 1 parent cdd8945 commit ...