StyleAvatar3D: Leveraging Image-Text Diffusion Models for High-Fidelity 3D Avatar Generation

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#人工智能

该论文介绍了一种新的AI模型，能够基于文本输入生成3D角色化身。通过利用先进的深度学习技术，如生成对抗网络，模型可以将文字描述转化为栩栩如生的3D形象，为虚拟现实和游戏设计等领域带来革新。

https://arxiv.org/abs/2305.19012

aigc的一个模型，文本生成3d avatar，挺酷的

Disruptive Autoencoders: Leveraging Low-levelfeatures for 3D Medical Image Pre-training
qq_51659249的博客
04-18 957
利用在大规模数据集（如ImageNet）上进行预训练的能力，为计算机视觉中以表示学习为驱动力的解决方案的进步形成了一个基础构建块。医学图像与自然图像本质上不同，因为它们以多种模态（CT、MR、PET、超声等）的形式获取，并包含组织、病变、器官等细粒度信息。医学图像的这些特性需要特别关注学习能够代表局部上下文的特征。在这项工作中，我们专注于为3D放射学图像设计一个有效的预训练框架。。为此，
单张图像三维重建Make-It-3D: High-Fidelity 3D Creation from A Single Image with Diffusion Prior
moonlightpeng的博客
01-29 1238
Abstractthe second。
StyleAvatar3D使用教程
gitblog_00792的博客
08-31 635
StyleAvatar3D使用教程 项目概述 StyleAvatar3D 是一个旨在生成高质量、风格化3D虚拟化身的开源项目，利用图像-文本扩散模型实现高保真度的3D角色生成。该项目由张弛等研究人员开发，并于2023年在arXiv上发表了一篇详细的研究论文。它允许用户通过文本提示定义3D化身的样式和面部属性，提升了化身创建过程中的灵活性和控制力。 1. 项目目录结构及介绍 以下是StyleAvat...
【2023.7.20】中国SIGGRAPH论文预报告会一
FridaNN的博客
07-20 557
为了提高皮肤材质的多样性，用finetune前的模型（人种多样性）和finetune后（更了解皮肤的特点）的共同优化。然后通过网络内层的material vision transformer提取全局特征，解决局部特征的接缝问题（如左右粗糙度不一致问题）。根据输入视频，利用3DMM tracking 的参数化方法实现对资产的控制。该工作的主要问题，物体自身遮挡的部分角度的入射光、出射光，改变了BRDF。嘴部的内部结构不清楚、视频驱动人和输出的数字资产的体型差距较大时，输出结果的视频中人的体型会发生变化。
【论文阅读笔记】StyleAvatar3D: Leveraging Image-Text Diffusion Models for High-Fidelity 3D Avatar Generation
weixin_43357695的博客
11-25 394
伴随文生图扩散模型在3d内容生成方面的应用，提出一种3D风格化身生成方法。通过利用预训练的文本到图像扩散模型来生成风格化的 3D 化身，该框架提供了使用文本提示定义样式和面部属性的能力，大大提高了化身创建的灵活性。所提出的从粗到细的鉴别器可以有效地解决生成的训练图像和姿势之间的错位问题，从而提高利用姿态标注不准确的图像数据。最后，开发了一个基于潜在扩散的附加条件生成模块，实现了基于图像输入的 3D 模型生成。
StyleAvatar3D: 高保真3D虚拟形象生成教程
gitblog_00718的博客
08-31 805
StyleAvatar3D: 高保真3D虚拟形象生成教程 项目介绍 StyleAvatar3D是一个创新的开源项目，由Chi Zhang等研究人员开发，旨在利用图像文本扩散模型生成高质量的个性化3D化身。该项目解决了3D资源多样性的挑战，允许用户基于单一视频实时创建高度逼真的肖像化身。借助StyleAvatar3D，开发者和爱好者可以轻松设计适用于社交媒体、游戏及虚拟交互中的独特3D角色，其技术核...
信息检索（28）：PAIR: Leveraging Passage-Centric Similarity Relation for Improving Dense Passage Retrieval
zhuzaiyebol的博客
07-22 1058
最近，密集段落检索已成为各种自然语言处理任务中查找相关信息的主流方法。许多研究致力于改进广泛采用的双编码器架构。然而，大多数先前的研究在学习双编码器检索器时仅考虑以查询为中心的相似关系。为了捕获更全面的相似关系，我们提出了一种新方法，该方法利用以查询为中心和以段落为中心的相似关系（称为 PAIR）进行密集段落检索。为了实现我们的方法，我们做出了三大技术贡献：引入两种相似关系的形式化公式、通过知识蒸馏生成高质量的伪标记数据，以及设计一个包含以段落为中心的相似关系约束的有效两阶段训练程序。
[CVPR 2024]InstantBooth: Personalized Text-to-Image Generation without Test-Time Finetuning
Joselynzhao
02-01 1114
我们提出了一种方法，该方法扩展了现有的预训练文本到图像扩散模型，用于个性化图像生成，而无需测试时间微调。其核心思想是将输入图像转换为通用概念学习的全局令牌，并引入适配器层来合并丰富的局部图像表示，以生成精细的身份细节。大量的结果表明，我们的模型可以在未见过的概念上生成语言对齐和身份保留的图像，只需一次向前传递。这种显著的效率改进将使各种实际的个性化应用成为可能。
体系结构论文（五十一）：Drift: Leveraging Distribution-based Dynamic Precision Quantization for Efficien【DAC‘24】
欢迎交流！
09-29 1054
动态精度量化是一种在运行时根据数据的动态特性选择不同精度的量化方式，以降低计算成本。例如，对重要的区域（如模型中的关键部分或激活值）使用高精度（如8位），而对次要区域（如稀疏区域或不重要的数据）使用低精度（如4位）。这种方法可以大大减少计算资源的使用。
探索未来交互的门户：style_avatar——打造个性化的3D虚拟代言人
gitblog_00042的博客
06-08 530
探索未来交互的门户：style_avatar——打造个性化的3D虚拟代言人 在数字时代的大潮中，人机交互正以前所未有的方式进化。style_avatar 正是这场变革中的尖兵，它是一个革命性的开源项目，专注于生成具象化、风格化的3D人脸和2D视频，将语音直接转化为生动的表情交流。这项技术出自《真实感音频驱动的逼真说话脸合成》一文，于MM 2021会议上发布，引领我们进入一个全新的沟通界面。 项目技...
StyleAvatar: Real-time Photo-realistic Portrait Avatar from a Single Video 译文
weixin_41967328的博客
05-15 2082
人脸再现方法试图尽可能真实地恢复和再现人脸特征视频。现有的方法面临着质量与可控性的两难境地:与3D方法相比，基于2D GAN的方法实现了更高的图像质量，但在面部属性的细粒度控制方面受到影响。在本文中，我们提出了StyleAvatar，一种使用基于StyleGAN的网络的实时照片真实感人像头像重建方法，它可以生成具有忠实表情控制的高保真人像头像。我们通过引入组合表示和滑动窗口增强方法来扩展StyleGAN的功能，这使得能够更快地收敛并提高翻译泛化能力。
StyleAvatar：实时照片级肖像化身——从视频中创造栩栩如生的你
gitblog_00004的博客
06-08 459
StyleAvatar：实时照片级肖像化身——从视频中创造栩栩如生的你 在数字时代的浪潮下，风格化和个性化成为了表达自我的重要方式。今天，我们为你介绍一个前沿的技术结晶——StyleAvatar，这是一个能够从单个视频中实时生成高保真度肖像化身的创新工具。通过这篇文章，我们将深入探讨StyleAvatar的魔力，解析其技术核心，并展示它如何开启全新的创意应用大门。 项目介绍 StyleAvatar...
探索未来虚拟形象：StyleAvatar3D - 创造你的3D头像
gitblog_00016的博客
04-19 559
探索未来虚拟形象：StyleAvatar3D - 创造你的3D头像 项目简介 是一个开源项目，提供了一种简单、直观的方式来创建个性化的3D头像。借助这个工具，你可以设计出具有个人风格的虚拟角色，用于社交媒体、游戏或者在线交流等各种场景。项目采用WebGL技术，让你在浏览器中就能实现3D头像的实时渲染和交互。 技术解析 WebGL 基础 StyleAvatar3D 的核心是WebGL，一种基于Ope...
四种 AI 技术方案，教你拥有自己的 Avatar 形象
阿里云CloudImagine
11-04 1578
大火的 Avatar到底是什么 ？ 随着元宇宙概念的大火，Avatar 这个词也开始越来越多出现在人们的视野。2009 年，一部由詹姆斯・卡梅隆执导 3D 科幻大片《阿凡达》让很多人认识了 Avatar 这个英语单词。不过，很多人并不知道这个单词并非导演杜撰的，而是来自梵文，是印度教中的一个重要术语。根据剑桥英语词典解释，Avatar 目前主要包含三种含义。 avatar 在剑桥词典的翻译结果 © Cambridge University Press 最初，Avatar 起源于梵文 avatarana
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 1011
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 857
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
最新发布
minhuan的专栏
12-03 1118
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
LLM4GEN:Leveraging Semantic Representation of LLMs for Text-to-Image Generation
08-08
大型语言模型（LLMs）通过其强大的语义表示能力，为文本到图像生成（Text-to-Image Generation, T2I）提供了新的优化方向。传统的文本到图像生成模型依赖于浅层文本编码器（如BERT、CLIP）来提取文本特征，而这些编码器的语义理解能力有限，难以捕捉文本中复杂的上下文信息和抽象概念。LLMs 的引入可以显著增强文本的语义建模能力，从而提升生成图像的质量与文本-图像对齐度。 ### 语义表示增强的文本编码 LLMs 能够生成丰富的上下文感知文本嵌入（context-aware text embeddings），相比于传统编码器，能更准确地表达文本中的复杂语义。通过将 LLM 提取的文本嵌入作为文本条件输入到扩散模型（Diffusion Models）或变分自编码器（VAE）中，可以提升生成图像与文本描述之间的语义一致性[^1]。 例如，在文本描述“一只在雪地中奔跑的金毛犬”中，LLMs 能够更精确地理解“雪地”、“奔跑”、“金毛犬”之间的语义关系，从而引导图像生成模型生成更符合描述的图像内容。 ### 多模态语义对齐 在文本到图像生成任务中，语义对齐是关键挑战之一。LLMs 可以与视觉编码器（如 Vision Transformer）结合，构建统一的多模态语义空间。通过在训练过程中对齐文本和图像嵌入空间，可以提升模型对跨模态语义关系的理解能力。例如，BuboGPT 构建了一个共享的语义空间，以实现对图像、文本和音频等多模态内容的全面理解[^2]。类似方法可应用于文本到图像生成任务中，以增强生成图像与文本描述之间的语义一致性。 ### 上下文扩展与推理能力 LLMs 具备强大的上下文建模和推理能力，可以用于扩展输入文本的隐含语义。例如，在输入文本较短或描述不够详细的情况下，LLMs 可以通过上下文推理生成更丰富的文本描述，从而为图像生成模型提供更详细的语义指导。这种扩展机制可以显著提高生成图像的细节丰富度和语义完整性。 ### 代码示例：基于 LLM 的文本嵌入提取 以下是一个使用 Hugging Face Transformers 库从 LLM 提取文本嵌入的示例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 加载预训练 LLM（如 GPT-3 的简化版本） tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") # 输入文本 text = "A red car driving on a mountain road" # 编码文本 inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") # 获取文本嵌入 with torch.no_grad(): outputs = model.transformer(**inputs) text_embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) # 取平均作为文本嵌入 print(text_embedding.shape) # 输出嵌入维度 ``` 该文本嵌入可作为条件输入送入扩散模型或 GAN 架构中，以驱动图像生成过程。 ### 未来发展方向 结合 LLM 的语义表示能力和扩散模型的生成能力，未来的研究方向包括： - 更高效的跨模态对齐方法 - 基于 LLM 的文本扩展与语义推理机制 - 面向特定领域（如艺术创作、建筑设计）的定制化文本到图像生成系统
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