畅游Diffusion数字人(0):专栏文章导航
前言:仅从音频生成此类运动极具挑战性,因为它在音频和运动之间存在一对多的相关性。运动视频的情绪是多元化的选择,之前的工作很少考虑情绪化的数字人生成。今天解读一个最新的工作FLOAT,可以生成制定情绪化的数字人视频。
目录
贡献概述
动机
相关工作
方法详解
情感控制

贡献概述
一种基于流匹配生成模型的音频驱动的会说话肖像视频生成方法。我们将生成建模从基于像素的潜在空间转变为学习的运动潜在空间,从而能够高效设计时间一致的运动。为了实现
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前言:仅从音频生成此类运动极具挑战性,因为它在音频和运动之间存在一对多的相关性。运动视频的情绪是多元化的选择,之前的工作很少考虑情绪化的数字人生成。今天解读一个最新的工作FLOAT,可以生成制定情绪化的数字人视频。
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情感控制

一种基于流匹配生成模型的音频驱动的会说话肖像视频生成方法。我们将生成建模从基于像素的潜在空间转变为学习的运动潜在空间,从而能够高效设计时间一致的运动。为了实现
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