Neural Networks | Нейронные сети

🎬 Новая эра выразительных портретов с EMO! 🎭

Представляем вам EMO: Emote Portrait Alive — инновационную технологию для создания выразительных портретных видео с использованием аудиовизуальной диффузии. 🎥✨

🔗 Узнать больше:
- Проект EMO
- Подробности в статье

🔍 Почему EMO так важен?
Традиционные методы создания видео часто не улавливают тонкости человеческих эмоций и уникальные черты лиц. EMO решает эту проблему с помощью прямого преобразования аудио в видео, что исключает необходимость в 3D моделях и маркерах. Это позволяет добиваться невероятно реалистичных и выразительных анимаций, обеспечивая сохранение идентичности персонажа и плавность переходов.

🛠️ Как это работает?
1. Кодирование кадров: ReferenceNet извлекает ключевые особенности из изображения и кадров движения.
2. Диффузионный процесс: Аудиоэнкодер обрабатывает аудиоданные, слияя их с многофреймовым шумом для генерации изображения лица.
3. Денойзинг с вниманием: Backbone сеть использует внимание к референции и аудио для сохранения идентичности и управления движением.
4. Модуль времени: Регулирует временные аспекты и скорость движения, чтобы добиться естественного эффекта.

EMO позволяет создавать не только говорящие, но и поющие видео в различных стилях, задавая новые стандарты реализма и выразительности. Попробуйте и вы погрузиться в этот удивительный мир аудиовизуального искусства с EMO! 🎶😍

humanaigc.github.io

EMO

EMO: Emote Portrait Alive - Generating Expressive Portrait Videos with Audio2Video Diffusion Model under Weak Conditions

www.tgoop.com/neuro2learn/795

206 viewsDec 25 at 06:00

🎬 Новая эра выразительных портретов с EMO! 🎭

Представляем вам EMO: Emote Portrait Alive — инновационную технологию для создания выразительных портретных видео с использованием аудиовизуальной диффузии. 🎥✨

🔗 Узнать больше:
- Проект EMO
- Подробности в статье

🔍 Почему EMO так важен?
Традиционные методы создания видео часто не улавливают тонкости человеческих эмоций и уникальные черты лиц. EMO решает эту проблему с помощью прямого преобразования аудио в видео, что исключает необходимость в 3D моделях и маркерах. Это позволяет добиваться невероятно реалистичных и выразительных анимаций, обеспечивая сохранение идентичности персонажа и плавность переходов.

🛠️ Как это работает?
1. Кодирование кадров: ReferenceNet извлекает ключевые особенности из изображения и кадров движения.
2. Диффузионный процесс: Аудиоэнкодер обрабатывает аудиоданные, слияя их с многофреймовым шумом для генерации изображения лица.
3. Денойзинг с вниманием: Backbone сеть использует внимание к референции и аудио для сохранения идентичности и управления движением.
4. Модуль времени: Регулирует временные аспекты и скорость движения, чтобы добиться естественного эффекта.

EMO позволяет создавать не только говорящие, но и поющие видео в различных стилях, задавая новые стандарты реализма и выразительности. Попробуйте и вы погрузиться в этот удивительный мир аудиовизуального искусства с EMO! 🎶😍

BY Neural Networks | Нейронные сети