每日AIGC最新进展(68)：东京大学开源数字人TANGO

已于 2024-11-22 13:38:59 修改
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分类专栏： Diffusion Models与深度学习 数字人 文章标签： AIGC 扩散模型 人工智能 视频生成
于 2024-11-14 08:15:00 首次发布
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Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战

目录

贡献概述

分层音频运动嵌入(AuMoCLIP)

扩散插值网络(ACInterp)

动作图检索方法

图结构表示

论文和代码

贡献概述

 我们提出了 TANGO，这是一个生成共同语音身体手势视频的框架。给定几分钟、单扬声器参考视频和目标语音音频，TANGO 生成具有同步身体姿势的高保真视频。TANGO 建立在手势视频重演 (GVR) 之上，它使用有向图结构拆分和检索视频剪辑——将视频帧表示为节点，将有效转换表示为边。我们解决了 GVR 的两个关键限制：GAN 生成的转换帧中的音频运动错位和视觉伪影。特别是，(i)我们建议使用潜在特征距离检索手势来改进跨模态对齐。为了确保潜在特征可以有效地模拟语音音频和手势运动之间的关系，我们实现了一个分层联合嵌入空间（AuMoCLIP）； (

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TANGO：基于音频和参考视频的全身数字人对话视频生成技术
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
10-24 1777
TANGO 是一项前沿的AI技术，旨在解决传统数字人生成技术中存在的局限性，如只能生成面部或唇形同步的视频片段。通过结合音频输入与参考视频中的动作数据，TANGO 能够生成与音频内容匹配的全身动作视频，使得生成的人物形象更加生动逼真。TANGO 代表了数字人生成技术的一个新里程碑。它不仅拓宽了AI技术在多媒体内容生成领域的应用范围，也为未来的创新发展提供了无限可能。有兴趣的朋友可以通过在线体验（）或访问项目主页（TANGO）了解更多详情。
探索开源的数字人框架（基于DeepSeek检索记录）
政安晨——致力于AI人工智能数字互动领域
02-05 1394
近期正在准备一套数字人，使用DeepSeek的联网+推理，记录一下当前的一些数字人框架，以备后续使用
TANGO - 数字人全身动作生成
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
01-06 2100
一、关于 TANGO 演示视频（YouTube） 📝发布计划 二、⚒️安装 克隆存储库 构建环境 三、🚀训练和推理 1、推理 2、为自定义字符创建图形
CyberAgentAILab 开源数字人项目TANGO，heygen的开源版来了～
最新发布
CherryXieのblog
04-17 373
TANGO 是 CyberAgentAILab 开源的一项前沿研究成果，其初衷在于探索高效生成模型在实际应用场景中的表现。项目诞生于 CyberAgent 在整合创意与人工智能的实践中，旨在为数字内容生成、交互和实时渲染等领域提供一个高性能、模块化、可扩展的解决方案。应用场景：该项目既可以用于生成高保真图像或视频，也可以作为数字人、虚拟主播等多媒体内容的生成引擎，为用户提供实时交互体验。
在矩池云使用TANGO生成数字人视频，详细指南
机器学习是魔鬼的博客
11-01 2220
TANGO是一个由CyberAgentAILab开发的开源项目，专注于共语手势视频重演技术，它通过分层音频-运动嵌入和扩散插值技术来实现。该项目提供了训练代码、推理代码、处理过的视频数据以及创建手势图的脚本。本文将详细介绍，如何在GPU算力租赁平台矩池云上快速复现、跑通 TANGO 项目，便捷的生成自己的数字人视频。
告别大头娃娃，东京大学开源TANGO：声音驱动视频生成全身数字人。
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
10-21 3238
TANGO 是一个框架，旨在使用基于运动图的检索方法生成同步语音身体姿势视频。它首先利用隐式分层音频运动嵌入空间检索与目标语音音频匹配的大多数参考视频剪辑。然后，它采用基于扩散的插值网络来生成剩余的过渡帧并平滑剪辑边界处的不连续性。
数字人技术再超越，TANGO 可生成与音频匹配的全身手势视频
XLionXxxx的博客
02-28 657
选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「PyTorch」镜像，OpenBayes 平台上线了新的计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。进入 Demo 界面后，在「Upload your audio」处上传音频，在「Your Character」处上传视频，「Seed」可设置随机种子数。最后点击「Generate Video」生成。稍等片刻，待系统分配好资源，当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」边上的跳转箭头，即可跳转至 Demo 页面。
2018最新精选的Go框架，库和软件的精选列表 四
秋天的博客
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2018最新精选的Go框架，库和软件的精选列表 四 Web框架 完整的堆栈web框架。 aah - Go的可扩展，高性能，快速开发的Web框架。 Air - Go的理想RESTful Web框架。 Banjo - 非常简单快速的Go框架。 Beego - beego是Go编程语言的开源，高性能Web框架。 布法罗 - 带来Rails的生产力！ Echo - 高性能，极简主义的Go ...
Go 相关的框架，库和软件的精选清单
开发之路
07-03 5708
概述 这是一个Go 相关的框架，库和软件的精选清单，引用自 awesome-go项目，并翻译补充而来这是一个Go 相关的框架，库和软件的精选清单，引用自 awesome-go项目，并翻译补充而来 音频和音乐 用于处理音频的库。 EasyMIDI -EasyMidi是一个简单可靠的库，用于处理标准Midi文件（SMF）。 flac支持FLAC流的Native Go FLAC编码器/...
云平台一键部署【Tango】生成数字人视频，全身数字人
m0_49711991的博客
01-07 1031
TANGO 是一项前沿的AI技术，旨在解决传统数字人生成技术中存在的局限性，如只能生成面部或唇形同步的视频片段。通过结合音频输入与参考视频中的动作数据，TANGO 能够生成与音频内容匹配的全身动作视频，使得生成的人物形象更加生动逼真。TANGO框架的开源和高效性为其在数字人领域的应用提供了广阔的前景。以下是几个潜在的应用场景：虚拟主持人： 利用TANGO框架，可以轻松生成与真实主持人相似度极高的虚拟主持人，他们可以在各种场合下代替真实主持人进行工作。
TANGO：AI数字分身神器来袭 一键生成虚拟主播
jingtian2024的博客
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TANGO是一款声音驱动的数字人生成工具，只需一段视频和语音，即可生成自然动作、流畅手势的虚拟人视频。支持动作补帧、风格还原及多种唇形同步算法，适用于虚拟主播、教育视频等场景，创作高效又真实！
开源版Heygen！TANGO数字人，瞄准全身动作生成，本地部署实测
u010522887的专栏
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本文带大家在本地实操了支持**全身动作生成**的数字人项目 TANGO。
微软推出 GitHub Spark；中国科学院开源图像修复技术；手势视频重现技术TANGO
haleycat的博客
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Promptwright 的灵感来源于 redotvideo/pluto 项目，最初作为其分支开发，但最终进行了相当大的重写，以支持针对本地 LLM 模型的数据集生成，相较于 OpenAI 提供的服务，显得更为经济实惠。GitHub Spark 是一个由 GitHub 开发的创新工具，旨在利用人工智能，帮助用户轻松创建和分享个性化的微型应用程序（称为“sparks”），并能够直接在桌面和移动设备上使用，且无需编写或部署代码。DreamClear是一项高性能的图像修复技术，专注于隐私安全的数据集管理。
超轻量级数字人：科技与幽默的完美结合
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UltralightDigitalHuman，顾名思义，是一种超轻量级的数字人技术。它的核心优势在于轻量化，即无需庞大的资源占用即可实现高质量的数字人生成。这就好比在繁忙的都市中找到了一条不拥堵的小路，轻松到达目的地。
数字化那点事：一文读懂数字人
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探索声音的奇迹：TANGO —— 文本到音频的创新之旅
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探索声音的奇迹：TANGO —— 文本到音频的创新之旅 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/tango 在数字世界的探索中，我们不断见证着人工智能的奇妙之处。今天，让我们一同走进TANGO的世界，一个基于指令引导扩散模型的文本转音频工具，它能够将简单的文本描述转化为栩栩如生的声音效果。 项目简介 TANGO 是一种创新的文本到音频生成器，利用冻结的指令微...
TANGO: 基于层次化音频运动嵌入和扩散插值的协同语音手势视频重演
Together_CZ的博客
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TANGO: CO-SPEECH GESTURE VIDEO REENACTMENT WITH HIERARCHICAL AUDIO MOTION EMBEDDING AND DIFFUSION INTERPOLATION TANGO: 基于层次化音频运动嵌入和扩散插值的协同语音手势视频重演
SadTalker：Stylized Audio-Driven Single Image Talking Face Animation（CVPR2023）
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用语音音频制作静态人像图像是一项具有挑战性的任务，在数字人类创造、视频会议等领域有许多重要的应用。以往的研究主要集中在唇动的生成[2,28,29,48]，因为唇动与言语有很强的联系。最近的工作还旨在生成一个包含其他相关动作的逼真的谈话面部视频，例如，头部姿势。他们的方法主要是通过地标[49]和潜在翘曲引入二维运动场[37,38]。但是生成的视频质量仍然不自然，受到偏好pose[16,48]、月模糊[28]、身份修改[37,38]、扭曲脸[37,38,46]的限制。
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