Face Reenactment方法无法用音频和文本来控制此类视频生成。 Audio-to-motion倒是可以音频生成,方式也是将音频编码为3D人脸动作,不过它生成的效果不够逼真。 Lip sync可以处理不同主题的视频,但只能模拟嘴部动作。 对比起来,后面的两种方法SadTaker和Styletalk表现最接近谷歌VLOGGER,但也败在了不能进行身体控制上,并且...
引言目前视频生成算法都面临了如下的一些问题: 1、连续性:强调视频在 时序上的连续性,运动的准确性。2、真实性:强调视频质 感、低信噪比等,避免‘一眼假’的程度。3、可控性:视频生成的条件可控性,尤其是 …
采样步骤:默认设置为25。 指导尺度:这个设置与AI绘图类似,用于确定图片与骨骼动画之间的匹配程度。设置过高会使输出更贴近骨骼动画,但可能导致丢失原图片的特征。建议保持默认值7.5。 设置好这些参数后,下面我们选择蒙娜丽莎来生成一个跑步的画面吧: 这里需要说明下的,这个视频生成过程非常缓慢,一个4秒钟的视频,这里需要...
output.mp4 是输出视频的文件名。 这个命令会将图片转换为视频,视频的时长将由帧率和图片的分辨率决定。但如果你想设置视频的时长,可以在命令中加入 -t 参数,后面跟上你想要的时长,例如 -t 10 会生成一个10秒的视频。 二、使用多张图片生成视频 如果你有多张图片,并希望它们以某种顺序和时间间隔生成视频,你...
这不,它能够从单张图片生成10秒视频,这技术听起来就像是科幻电影里的桥段,但现在竟然变成了现实。 首先,得说说这个“Vlogger”模型的基本原理。 它利用了深度学习和人工智能的技术,通过分析图片中的元素,然后生成一段连贯的视频。 这不仅仅是简单的图片动态化,而是能够根据图片内容创造出全新的故事线。
1,官网下载 FFmpeg.exe 参见:https://blog.csdn.net/m0_46278037/article/details/113790540 2,FFmpegHelper代码如下 1 public class FFmpegHelper 2 { 3 public void Conv
单张图片生成固定时长视频 ffmpeg -r25-f image2 -loop1-ifps_1.jpg-vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p -s1080*1920-r25-t30-y fps.mp4 多张图片生成固定时长视频(平均分布时长) ffmpeg -framerate0.33-f image2 -loop1-ifps_%d.jpg-vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p -s1080*1920-r25-t30-y ...
近日,科技巨头谷歌再度引领技术潮流,发布了一款名为“Vlogger”的创新视频模型框架。这一框架的亮相,不仅为视频制作领域带来了前所未有的变革,更引发了业界和广大网友的热烈讨论。 据悉,Vlogger框架的核心能力在于其强大的视频生成功能。用户仅需提供一张图片和录音,Vlogger便能根据这些信息,自动生成一段生动逼真的演讲...
Stability AI日前发布了用于3D视频模型Stable Video 3D(SV3D)。SV3D在Stable Video Diffusion的基础上进行改进,只需一张图就能生成对应的3D模型,适用于新视角合成任务和3D生成的任务。 SV3D现已可供商业使用,Stability AI Professional会员每月20美元。对于非商业用途,用户可以从Hugging Face下载模型权重。
超越AnimateAnyone, 华中科大&中科大&阿里提出Unimate,可以根据单张图片和姿势指导生成视频。,最近基于扩散的人体图像动画技术在合成完全遵循给定参考身份和所需运动姿势序列的视频方面取得了令人印象深刻的成功。尽