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DreaMoving-生成高质量的人类舞蹈视频

用于生成高质量的定制人类舞蹈视频

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DreaMoving 简介

DreaMoving 是一个先进的、基于扩散技术的视频生成框架,专注于制作定制化的高质量人类舞蹈视频。该框架的核心功能是根据给定的目标身份和一系列姿势,生成在不同场景中跳舞的视频。为了实现这一目的,DreaMoving 结合了视频控制网络和内容引导机制,旨在实现对视频动作的精确控制以及保持目标身份的一致性。该模型用户友好,能够与大多数风格检查点兼容,产生多样化的定制结果。

DreaMoving-生成高质量的人类舞蹈视频

DreaMoving 项目地址:

– DreaMoving 官网链接https://dreamoving.github.io/dreamoving

DreaMoving 框架概述:

– Video ControlNet:它是一种图像控制网络,通过在每个 U-Net 单元之后嵌入运动块,将控制序列(如姿态或深度信息)转化为附加的时间残差信号。
– Denoising U-Net:这是建立在 Stable-Diffusion U-Net 基础上的变体,添加了专为视频生成设计的运动块。
– 内容导览器:能够将输入文本提示和外观表达式(如人脸,可选地包括服饰)转换到内容嵌入中,方便进行交叉注意力处理。

结果特点:

– 高质量视频生成:DreaMoving 能够根据提供的引导序列和简单的内容描述(如文本和参考图像)来生成高质量和高保真度的定制视频。
– 身份控制:它展示了通过使用人脸参照图像进行身份保留、借助姿势序列进行精确运动操控,以及使用特定文本提示来实现全面视频外貌控制的能力。

DreaMoving 是一个极具前瞻性的工具,对于舞蹈爱好者、视频制作人和视觉艺术家来说,它提供了一种全新的创作手段,让用户能够创作出富有活力且高度个性化的舞蹈视频。通过结合最新技术的纯粹创造力,DreaMoving 成功解决了在视频制作上的多个常见挑战,例如运动控制精确性和身份在动画中的保真度。

数据评估

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关于DreaMoving-生成高质量的人类舞蹈视频特别声明

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