Code: CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (github.com) Paper: https://arxiv.org/abs/2112.10752ContributionDiffusion model是一… 微风发表于图文多模态 [CVPR2018笔记]High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs CVPR 2018...
近日,Google Research发表了一篇论文《VLOGGER: Multimodal Diffusion for Embodied Avatar Synthesis》用于从单一输入图像和音频样本生成人类的视频。目标是生成一个逼真的视频,视频的长度可变,展示一个特定的人说话。视频中不仅包括面部表情和唇部动作,还包括头部运动和手部手势,以增强沟通的真实性。 这项研究做了什么呢?
谷歌近日在 GitHub 页面发布博文,介绍了 VLOGGER AI 模型,用户只需要输入一张肖像照片和一段音频内容,该模型可以让这些人物“动起来”,富有面部表情地朗读音频内容。 VLOGGER AI 是一种适用于虚拟肖像的多模态 Diffusion 模型,使用 MENTOR 数据库进行训练,该数据库中包含超过 80 万名人物肖像,以及累计超过 2200 小...
IT之家3 月 19 日消息,谷歌近日在 GitHub 页面发布博文,介绍了 VLOGGER AI 模型,用户只需要输入一张肖像照片和一段音频内容,该模型可以让这些人物“动起来”,富有面部表情地朗读音频内容。 VLOGGER AI 是一种适用于虚拟肖像的多模态 Diffusion 模型,使用 MENTOR 数据库进行训练,该数据库中包含超过 80 万名人物...
谷歌论文 VLOGGER: Multimodal Diffusion for Embodied Avatar Synthesis VLOGGER 摘要 我们提出了 VLOGGER,一种从人的单个输入图像生成音频驱动的人类视频的方法,该方法建立在最近生成扩散模型的成功基础上。我们的方法包括 1) 随机人体到 3D 运动扩散模型,以及 2) 一种新颖的基于扩散的架构,该架构通过空间和时间控制...