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Motionshop简介 Motionshop，ai角色动画工具，通过先进的视频处理和3D渲染技术，Motionshop能够自动检测视频中的人物，并替换成3D卡通角色模型，生成有趣的AI视频。同时不改变视频中的其他场景和人物，被替换的3D角色能完整复刻原视频中人物的动作，动作保持一致。Motionshop项目主页：https://aigc3d.github.io/motionshop/Motionshop的技术原理：1、视频处理和背景提取： 利用视频处理技术，从原始视频中分离出人物，留下无人的背景。这一步涉及复杂的图像分析和处理，以确保背景的完整性和连贯性。角色检测： Motionshop使用基于变换器的框架紧密融合文本信息与现有封闭集检测器，实现零样本对象检测。分割与追踪： 成功检测目标后，通过视频对象分割追踪方法跟踪像素级目标区域。修补： 视频中剩余的图像区域通过视频修补技术完成，包括递归流完成、图像和特征域的双域传播等。2、姿势估计： 这一步骤使用姿势估计技术来分析视频中人物的动作。它涉及到对人体动作的捕捉和分析，使用CVFFS方法估计稳定的人体姿势，并采用SMPL人体模型表示3D人体。3、3D卡通角色动画生成： 根据估计出的姿势和动作，生成相应的3D动画人物。这个过程需要确保3D模型的动作与原视频中的人物动作相匹配。4、光照估计： 为了让3D模型更自然地融入原视频背景，需要估计视频中的光照条件，并对3D模型进行相应的光照处理。5、高性能渲染： Motionshop使用如TIDE这样的高性能光线追踪渲染器对3D卡通角色模型进行渲染，确保其具有高度的真实感和视觉效果。6、视频合成： 最后，Motionshop将渲染好的3D卡通角色合成回无人背景视频中，生成最终的视频成果。Motionshop如何使用：上传一段视频，AI自动识别视频中的运动主体人物，并一键替换成有趣的3D角色模型，生成与众不同的AI视频。第一步：上传一个包含人物的视频（请保证人物完整，视频时长不超过15秒）；第二步：选择视频中要替换的人物（自动选择）；第三步：选择要替换的虚拟角色模型并点击生成，等待10分钟即可生成结果。Motionshop基本上可以平替Wonder Studio。Wonder Studio可以自动化将现实场景中的人物转换替代成CG 角色，还可以进行动画、灯光和合成。

Emote Portrait Alive简介 Emote Portrait Alive是阿里巴巴发布的EMO，一种音频驱动的AI肖像视频生成框架。输入单个参考图像和声音音频，例如说话和唱歌，Emote Portrait Alive就可以生成具有表情丰富的面部表情和各种头部姿势的声音肖像视频，让照片中的人物根据音频内容自然地张嘴说话或唱歌，面部表情和头部姿态非常逼真。同时，我们可以根据输入视频的长度生成任意持续时间的视频。Emote Portrait Alive功能和特点：音频驱动的视频生成：EMO能够根据输入的音频（如说话或唱歌）直接生成视频，无需依赖于预先录制的视频片段或3D面部模型。高表现力和逼真度：生成的视频具有高度的表现力，能够捕捉并再现人类面部表情的细微差别，包括微妙的微表情，以及与音频节奏相匹配的头部运动。无缝帧过渡：确保视频帧之间的过渡自然流畅，避免了面部扭曲或帧间抖动的问题，从而提高了视频的整体质量。身份保持：通过FrameEncoding模块，EMO能够在视频生成过程中保持角色身份的一致性，确保角色的外观与输入的参考图像保持一致。稳定的控制机制：采用了速度控制器和面部区域控制器等稳定控制机制，以增强视频生成过程中的稳定性，避免视频崩溃等问题。灵活的视频时长：可以根据输入音频的长度生成任意时长的视频，为用户提供了灵活的创作空间。跨语言和跨风格：训练数据集涵盖了多种语言和风格，包括中文和英文，以及现实主义、动漫和3D风格，使得EMO能够适应不同的文化和艺术风格。Emote Portrait Alive应用场景：唱歌视频生成：输入一张人物肖像照片和唱歌音频，EMO可以生成与音频同步且富有表现力的唱歌视频。说话视频生成：不仅限于唱歌，还可以处理说话音频，生成与语音同步的说话视频。多语言支持：支持多种语言的音频输入，能够生成不同语言下的人物肖像视频。跨风格应用：可以将不同风格（如动漫、3D模型等）的肖像图像与音频结合，生成具有特定风格的视频内容。Emote Portrait Alive不仅限于处理唱歌的音频输入，还可以容纳各种语言的口语音频。此外，Emote Portrait Alive还能够将过去的老照片、绘画以及 3D 模型和AI生成的内容制作成视频，为它们注入逼真的动作和真实感。

DeepFaceLive简介 DeepFaceLive 是一款免费开源的实时直播视频ai换脸工具软件，它使用深度学习算法创建逼真的换脸视频。它是一种深度伪造技术，可以将一个人的脸部超级放置在另一个人的身体上的视频中。从而实现非常逼真的面部合成效果。由于其高度逼真的效果，DeepFaceLive 在影视、游戏、虚拟现实 等领域具有广泛的应用前景。使用 DeepFaceLive 非常简单，只需要准备好两个人的面部照片，然后使用 DeepFaceLive 的软件进行面部合成即可。在合成过程中DeepFaceLive 会利用深度学习算法 来分析面部表情和动作，并将其合成到目标脸部上，从而实现高度逼真的效果除了在影视、游戏、虚拟现实等领域应用外，DeepFaceLive 还可以用于医学领域，比如用于仿真手术和医学教育等方面。此外DeepFaceLive 还可以用于人脸识别技术 的研究和开发，从而提高人脸识别技术的准确性和鲁棒性。虽然DeepFaceLive可以用于无害的娱乐，但也引发了人们对其潜在滥用的担忧，例如传播虚假信息或制作虚假色情作品。重要的是要意识到与深度伪造技术相关的潜在风险，并负责任地使用它。DeepFaceLive Github项目地址：https://github.com/iperov/DeepFaceLiveDeepFaceLive中文交流论坛：https://dfldata.cc/DeepFaceLive下载地址：https://mega.nz/folder/m10iELBK#Y0H6BflF9C4k_clYofC7yADeepFaceLive 系统要求：任何支持 DirectX12 的显卡（推荐 RTX 2070+ / Radeon RX 5700 XT+ ）现代的支持 AVX 指令的 CPU4GB RAM，32GB+ 交换文件Windows 10

OOTDiffusion简介 OOTDiffusion：一个高度可控的虚拟服装试穿开源工具，可以根据不同性别和体型自动调整，和模特非常贴合。也可以根据自己的需求和偏好调整试穿效果，OOTDiffusion支持半身模型和全身模型两种模式。OOTDiffusionGitHub：https://github.com/levihsu/OOTDiffusionOOTDiffusion核心功能：OOTDiffusion基于潜在扩散模型技术，实现了高质量的服装图像生成和融合，确保试穿效果自然且逼真。OOTDiffusion支持两种模型虚拟试穿，一个是半身模型，专为上半身的服装试穿设计，适合T恤、衬衫等上身服装。另外一个是全身模型，支持全身的服装试穿，包括上身、下身和连衣裙等服装类型，用户可以根据需求选择适合的模型进行试穿。OOTDiffusion支持参数调整，你可以通过调整模型路径、服装路径、缩放比例和采样次数等参数来精细控制试穿的细节和效果，以满足不同的试穿需求。通过精心设计的算法，OOTDiffusion能够将选定的服装自然且逼真地融合到用户提供的模型图像中，无论是纹理、光影还是服装的自然摆动都能精确呈现。不过，试玩一下后，发现用OOTDiffusion自己的DEMO图片效果非常好，换了自已上传的素材，效果差很多，说明对人像位置体型，以及服装款式的要求还是比较高的。OOTDiffusion如何用？选择好性别、体型和右边的服装，然后点下面的RUN按钮，稍等十几秒就可以生成了。

EmojiGen简介 EmojiGen是一个开源的表情符号生成器。它由 Replicate 上的 fofr/sdxl-emoji 提供支持。可以根据用户任意的文字描述生成新的表情符号，不同用户可以获得完全定制的个性表情符号，用户只需要在输入框中输入一个词或短语，EmojiGen就会立即生成相关的表情符号。EmojiGen，应该是世界上最大的表情符号库（约 25 万表情）,EmojiGen有大量默认的表情符号，分类为“最新”和“特色”两部分。EmojiGen还有个开源项目，为其他开发者提供了参考，并进行二次开发打造出更多优秀的ai应用。可以利用文本提示生成表情。接受用户的提示，生成一个表情。然后，使用Replicate去除背景。用户可以点击下载并添加到Slack。EmojiGen功能：使用AI技术根据文字生成相关的表情符号。提供大量默认表情符号库（约 25 万表情）。用户可以输入任意文字获得自定义表情符号。生成的图片可以下载保存和在聊天软件中使用。

IDM-VTON简介 IDM-VTON是一种先进的虚拟试穿技术，它通过结合视觉编码器和UNet模型来生成高质量的虚拟试穿图像，并且可以通过定制来进一步提高图像的一致性和真实性。IDM-VTON技术特点:高度真实感: 生成的试衣图像细节精细，提供接近现实的试衣体验。复杂背景处理: 在户外或背景复杂的场景中，准确展示衣物试穿效果，保持图像高质量。一致性保持: 在不同人物模型上展示同一件服装时，保持服装细节的一致性。纹理与图案精确再现: 特别擅长捕捉服装的纹理和图案，包括微小装饰。IDM-VTON应用场景:时尚零售: 提供便捷的试衣方式，增强用户体验。个性化服装设计: 为设计师提供新的展示和销售手段。在线试衣间: 为消费者提供虚拟试衣体验。增强现实（AR）试衣体验: 结合AR技术，提供沉浸式试衣体验。IDM-VTON技术优势:用户便利: 用户无需亲自试穿即可预览服装效果。零售商成本节约: 节省实体试衣间的成本，提供多样化试衣体验。设计师反馈: 设计师可以通过虚拟试衣快速获取反馈，优化设计。DM-VTON的定制过程是怎样的？IDM-VTON的定制过程涉及到对模型的微调，以适应特定的服装图像和人物图像。以下是定制IDM-VTON的一般步骤：1、数据准备：收集或准备一个包含服装图像和人物图像的数据集。这些图像应该具有高质量，并且服装图像应该包含复杂的图案和细节。确保数据集中的图像遵循特定的格式和结构，以便于模型的训练和推理。2、模型训练：使用IDM-VTON的训练代码，根据数据集进行模型训练。这通常涉及到设置训练参数，如学习率、批量大小、训练周期等。在训练过程中，模型会学习如何将服装图像映射到人物图像上，同时保持服装的细节和复杂图案。3、模型微调：根据需要，对模型进行微调。这可能包括调整模型的结构、超参数或者训练策略，以提高特定服装图像的生成质量。微调过程中，可以使用特定的服装图像和人物图像对来优化模型的性能。4、评估和优化：使用评估指标（如FID、SSIM、PSNR等）来衡量模型生成的图像质量。根据评估结果，进一步调整模型参数或训练策略，以提高模型的性能。5、部署和应用：将训练好的模型部署到实际应用中，如虚拟试穿系统。在实际应用中，用户可以上传自己的服装图像和人物图像，模型将生成虚拟试穿的图像。6、持续迭代：根据用户反馈和实际应用中的表现，持续迭代和优化模型。可能需要定期收集新的数据集，以适应新的服装样式和趋势。IDM-VTON项目信息项目地址: https://idm-vton.github.io/试玩地址: https://top.aibase.com/tool/idm-vton

Diffuse to Choose简介 Diffuse to Choose主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节，并且能够进行准确的语义操作。Diffuse to Choose能让你在将任何商品放入任何环境中，同时和环境完美融合，并结合感知损失来进一步保留参考物品的细节，该模型在快速推理和高保真细节方面取得了良好的平衡。比如您可以使用Diffuse to Choose装饰您的房间，或者不受任何限制地尝试不同的衣服组合,改变衣服的风格，例如塞进衣服或卷起袖子。Diffuse to Choose能够帮助用户更好地了解产品在真实环境中的样子，提高了在线购物的体验。Diffuse to Choose功能：1、虚拟试穿技术：允许用户在不同环境中虚拟放置商品，实现逼真的在线购物体验。2、与传统扩散模型相比，DTC模型能更好地捕捉商品细节，提升修复质量。采用特殊的算法，将来自参考图像的细粒度特征直接融入主扩散模型的潜在特征图中，保证产品与环境的高度融合。3、高效平衡：在快速推断与保持高保真细节方面达到了有效的平衡。4、广泛测试与评估：在不同数据集上测试，证明了DTC模型相较于现有技术的优越性。5、场景适应性：能够处理多种场景中的图像，确保产品与场景的无缝整合。6、快速推断能力：提供快速且高效的零次射推断，加快虚拟试穿过程。7、修复图像：在虚拟试穿应用中修复图像，为产品图像添加缺失的细节。

MimicMotion简介 腾讯和上交大出的，MimicMotion可以生成任意长度、具有任何动作指导的高质量视频生成框架，可以生成细节丰富、逼真的人类动作视频，可以生成任意长度的视频内容，可以对视频内容进行精确控制，包括动作、姿势和视频风格等。类似阿里的通义舞王，但效果看起来比阿里通义舞王好很多，MimicMotion支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。近年来，生成式人工智能在图像生成领域取得了重大进展，催生了多种应用。然而，视频生成在可控性、视频长度、细节丰富度等各方面仍面临相当大的挑战，阻碍了该技术的应用和普及。在这项工作中，我们提出了一种可控视频生成框架，称为 MimicMotion，它可以在任何运动指导下生成任意长度的高质量视频。与以前的方法相比，我们的方法有几个亮点。首先，通过置信感知姿势指导，可以实现时间平滑性，从而可以通过大规模训练数据增强模型的连贯流畅。其次，基于姿态置信度的区域损失放大显着减轻了图像的失真，能够显著减少生成图像中的扭曲和变形。最后，为了生成流畅的长视频，提出了一种渐进式潜在融合策略。通过这种方式，能够在可接受的计算资源消耗下，实现任意长度视频的生成。通过大量的实验和用户研究，MimicMotion 在多个方面比阿里的通义舞王的方法有了明显的改进。MimicMotion代码：https://github.com/Tencent/MimicMotionMimicMotion ComfyUI版本：https://github.com/aiFSH/ComfyUI-MimicMotion