First Order Motion Model for Image Animation

最新推荐文章于 2023-07-27 10:51:10 发布

偷摸学习的山哥

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百度飞浆顶会论文复现 GAN之《First Order Motion Model for Image Animation》

weixin_36947736的博客

08-06

1054

百度飞浆顶会论文复现 GAN之《First Order Motion Model for Image Animation》 Aliaksandr Siarohin,Stéphane Lathuilière,Sergey Tulyakov,Elisa Ricci,Nicu Sebe [University of Trento,Snap Inc.] 论文提出了一种基于视频的动作捕捉和视频生成模型，采用自监督学习方法（self-supervised）解耦视频中的形象和动作信息，并且不需要目标建模和数据标注，这使得

[飞桨] First Order Motion Model for Image Animation

h1063135843的博客

08-06

7750

目录写在前面任务描述：Image Animation 作者动机作者贡献流程概述用局部仿射变换描述运动考虑遮挡的图像生成代价函数测试阶段：相对运动迁移写在前面这篇文章是百度顶会论文复现营GAN方向五篇之一，选择读这篇是因为被老师说的“万物皆可动”打动了，读完之后，发现做出了一个比较正确的选择，作者把一堆难懂的都丢到附录里去了，阅读起来十分友好，再加上这篇其实更多的再讲Image Animation的专业知识，对GAN本身说的倒不是很多，新手就相当舒服了。任务描述：

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First Order Motion Model for Image Animation 阅读笔记

qq_35166730的博客

09-22

965

定义图像动画是指通过将从源图像提取的外观与从驱动视频导出的运动模式相结合来自动合成视频的任务。研究现状传统的图像动画和视频重定位方法是针对特定领域设计的，如人脸、人体轮廓或手势，并且需要对动画对象有很强的先验知识。例如，在人脸动画中，Zollhofer等人的方法产生了逼真的结果，但在许多应用中，这样的模型是不可用的。目前，生成性对抗网络（GANs）和可变自动编码器（VAE）已被用于在视频中转换人类对象之间的面部表情或运动模式。然而，这些方法通常依赖于预训练模型来提取特定于对象的表示，例如关键点位置。而

Paper/CV之IA：《First Order Motion Model for Image Animation图像动画的一阶运动模型》翻译与解读

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

08-30

8905

图像动画包括生成视频序列，以便根据驱动视频的运动使源图像中的对象动画。我们的框架解决了这个问题，没有使用任何注释或关于动画特定对象的先验信息。一旦在一组描述同一类别对象(例如人脸、人体)的视频上进行训练，我们的方法就可以应用于该类中的任何对象。为了实现这一点，我们解耦外观表面和运动信息使用一个自监督的公式。为了支持复杂的运动，我们使用一种由一组学习过的关键点及其局部仿射变换组成的表示法。生成器网络对目标运动中产生的遮挡进行建模，并将从源图像中提取的外观与从驾驶视频中提取的运动相结合。

百度飞桨论文复现营-《First Order Motion Model for Image Animation》论文解读

vivichloe1_163的博客

08-07

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百度飞桨论文复现营-《First Order Motion Model for Image Animation》论文解读【论文题目】：First Order Motion Model for Image Animation 【论文作者】：Aliaksandr Siarohin、Stéphane Lathuilière、Sergey Tulyakov、Elisa Ricci、Nicu Sebe 【论文链接】：https://arxiv.org/pdf/2003.00196.pdf 【论文代码】：https:

first order motion model for image animation

06-06

首先，第一阶段运动模型是一种用于图像动画的算法。它基于假设，即图像中的每个像素在时间上都是独立的，并且其运动可以通过线性方程来描述。这个模型可以用于许多应用程序，例如视频编辑和计算机图形学。...

【飞桨】【PaddlePaddle】First Order Motion Model for Image Animation论文学习心得

weixin_42708216的博客

08-07

1230

【飞桨】【PaddlePaddle】【论文复现】 First Order Motion Model for Image Animation论文学习心得任务描述图片动画化：给定一张Source Image和一段Driving Video，让原图片人物完成视频中人物的动作，比如下面的给定权游中任务的照片和特朗普的视频，让前者完成后者的演讲。传统Deep fake的模型一个模型智能用在经过训练的特定人物和特定动作上，而本篇论文的模型强大之处在于可以拟合同类任务：人脸训练的模型可以用到其它人脸，太极动作训练

First Order Motion Model for Image Animation 论文笔记

weixin_41431170的博客

11-14

1084

First Order Motion Model for Image Animation 论文笔记

first-order-image-animation:用于图像动画的一阶运动模型的回购

03-13

一阶图像动画用于图像动画的一阶运动模型的回购此仓库从提供的图像源和驾驶视频生成动画图像。 data ：数据可以从此下载并保存在根文件夹中。我们将需要一个图像源和一个视频源来生成动画。每个尺寸为256 x 256。设置 git克隆 cd项目文件夹 pip install -e。 python main.py 动画视频将在根文件夹中generated.mp4 ，名称为generated.mp4 参考：

阅读笔记 First Order Motion Model for Image Animation

icylling的专栏

04-25

1345

文章解决的是图片动画的问题。假设有源图片和驱动视频，并且其中的物体是同一类的，文章的方法让源图片中的物体按照驱动视频中物体的动作而动。文章的方法只需要一个同类物体的视频集，不需要而外的标注。

First Order Motion Model for Image Animation论文解读-使用Paddle的百度论文复现营学习笔记

weixin_43988358的博客

08-05

697

First Order Motion Model for Image Animation论文解读百度为了帮助同学们更好的进行论文发表等科研工作，深入实践深度学习，特别推出了全球顶会深度学习论文复现营。由百度资深算法工程师与中科院高级研究员联合授课，28天手把手带你亲自复现1篇论文，掌握论文复现全流程。本文为学习过程中对论文First Order Motion Model for Image Animationde的学习理解的笔记。论文实现了什么传统的换脸是针对视频做图像帧级别的操作，如果想把源脸替换

万物可动！对First Order Motion Model for Image Animation大作基于飞桨的论文复现

山河依旧

08-06

5109

简介：这篇文章完成的任务是image animation，给定一张源图片（右侧上面第一行），给定一个驱动视频（左侧为视频），生成一段视频，其中主角是源图片，动作是驱动视频中的动作。如下图所示，源图像通常包含一个主体，驱动视频包含一系列动作。背景：以左上角的人脸表情迁移为例，给定一个源人物，给定一个驱动视频，可以生成一个视频，其中主体是源人物，视频中源人物的表情是由驱动视频中的表情所确定的。通常情况下，我们需要对源人物进行人脸关键点标注、进行表情迁移的模型训练。 ...

First Order Motion Model for Image Animation论文阅读笔记

最新发布

weixin_42418315的博客

07-27

333

图像动画包括生成视频序列，以便根据驱动视频的运动对源图像中的对象进行动画处理，而不使用任何注释或关于动画化的特定对象的先验信息。一旦在一组描述同一类别对象（如人脸、人体）的视频上进行了训练，我们的方法就可以应用于此类对象。1、为了根据驱动视频的运动对源图像中的对象进行动画处理，使用自我监督公式将外观和运动信息解耦。2、为了支持复杂的运动，我们使用由一组学习的关键点及其局部仿射变换组成的表示。3、生成器网络对目标运动期间出现的遮挡进行建模，并将从源图像提取的外观和从驱动视频导出的运动进行组合。

First Order Motion Model for Image Animation论文阅读

PeaceInMind的博客

01-12

2322

论文主要是做image animation,可以根据一个driving video让一张图片也按照该video上的动作去生成一些新视频。csdn放视频不方便，就放一张图好了图片如下因为算法会将driving video和图片的尺寸都调整成256*256，所以看起来会有些畸变，虽然在大形变的情况下（原理上感觉应该是keypoint丢失或者不准带来的问题），生成的视频有不少瑕疵，但整体上还是感觉有意思。本篇主要是记录下自己看该论文时一些难点的理解。个人的难点主要是在论文3.1节这些公式，个人数学水平有

基于PaddleGAN的First order motion

关于我的学习记录

12-11

1093

基于PaddleGAN的First order motion

基于First Order Motion实现人脸表情迁移

m0_63642362的博客

12-12

3269

本案例基于PaddleGAN的First Order Motion实现人脸表情迁移，提供预训练模型，无需训练可直接使用，快速实现表情迁移效果。让老照片中的人物 “动起来”，让回忆鲜活地浮现在眼前。

《First Order Motion Model for Image Animation》论文解读

qq_33949900的博客

08-07

4379

论文解读1、前言2、解读3、整体概述4、细节讲解 1、前言早期的Facerig软件可以即时抓取摄像头视频中的人脸关键点，将表情、头部姿态等信息转化到三维虚拟化身上，比如一只猫、一个虚拟卡通人物上。然后在使用即时视频通讯软件时，选择facerig的虚拟摄像头，其他人看到的就是拥有使用者当前表情的虚拟形象了。随着换脸、表情迁移的科技浪潮汹涌而至，人们不再满足于使用卡通形象、动漫人物来充当自己的化身，而是使用真人的形象。类似的项目包括但不限于faceit_live3、avatarify，其中avatarify