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快手可靈團(tuán)隊最新開源項目火了:大叔實(shí)時變身少女,GitHub狂攬7.5K星 精華

發(fā)布于 2024-7-24 09:33
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離大譜!!不看視頻完整版誰知道里面的美少女竟是一位大叔。

快手可靈團(tuán)隊最新開源項目火了:大叔實(shí)時變身少女,GitHub狂攬7.5K星-AI.x社區(qū)

好嘛,原來這是用了快手可靈團(tuán)隊的可控人像視頻生成框架——LivePortrait。


LivePortrait開源即爆火,短短時間已在GitHub狂攬7.5K星標(biāo)。


還引來HuggingFace首席戰(zhàn)略官Thomas Wolf親自體驗:

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甚至目前仍在HuggingFace全部應(yīng)用里排在趨勢第一

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所以,為啥LivePortrait能夠瘋狂引人關(guān)注?


還得從它讓人眼前一亮的表現(xiàn)說起……

讓表情“移花接木”

LivePortrait由快手可靈大模型團(tuán)隊開源,只需1張原圖就能生成動態(tài)視頻。

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先來看一組官方輸出。


最簡單開始,丟一張靜態(tài)圖像,LivePortrait可以讓肖像眨眼、微笑或轉(zhuǎn)頭。


還可以施展“移花接木”,也就是將表情、動態(tài)等復(fù)制到其他人身上,還是不限風(fēng)格(寫實(shí)、油畫、雕塑、3D渲染)和尺寸那種~

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當(dāng)然了,這種“魔法”不限于單人,搞個全家福也不是不行。[doge]

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除了從靜態(tài)圖→視頻,我們還可以讓一個或多個視頻實(shí)現(xiàn)“笑容增加術(shù)”。


比如提供一段寶寶沒有表情的視頻(最右側(cè)),我們可以讓寶寶按照參照視頻wink或微笑。

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對了,不僅限于人物肖像,小貓小狗也能開始撒嬌賣萌了。

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總之,LivePortrait可以實(shí)現(xiàn)人物表情精確控制,比如嘴角上揚(yáng)的弧度,雙眼放大程度都能開啟自選。


舉個栗子,下面這兩個是不同參數(shù)設(shè)置下,人物眼睛大小的變化:

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看來小說里的“三分涼薄,三分譏笑,四分漫不經(jīng)心”也不是不能實(shí)現(xiàn)。[doge]


看完這些不知道你有沒有心動,反正網(wǎng)友們整活兒的心是擋不住了。


比如配個燈光花式扮鬼臉,有恐怖片那味兒了:

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再比如實(shí)時化身二刺猿:

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看完這些例子,接下來我們挖一挖背后的技術(shù)原理。

爆火開源框架

和當(dāng)前主流基于擴(kuò)散模型的方法不同,LivePortrait探索和擴(kuò)展了基于隱式關(guān)鍵點(diǎn)的框架的潛力。


具體而言,LivePortrait不依賴于圖像中明確可見的標(biāo)記或特征點(diǎn),而是通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中的模式來隱式地推斷出關(guān)鍵點(diǎn)的位置。


在此基礎(chǔ)上,LivePortrait通過兩個階段從頭開始訓(xùn)練模型。


先說第一階段,LivePortrait對基于隱式點(diǎn)的框架(如Face Vid2vid),做了一系列改進(jìn)。

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這些改進(jìn)包括高質(zhì)量數(shù)據(jù)整理、混合圖像和視頻訓(xùn)練、升級網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、可擴(kuò)展運(yùn)動變換、地標(biāo)引導(dǎo)的隱式關(guān)鍵點(diǎn)優(yōu)化以及級聯(lián)損失項的應(yīng)用等。


有了這些,模型的泛化能力、表達(dá)能力和紋理質(zhì)量都能進(jìn)一步提升。


再說第二階段,通過貼合模塊和重定向模塊的訓(xùn)練,模型能夠更精確地處理面部表情的細(xì)節(jié)。

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貼合模塊通過跨身份動作訓(xùn)練增強(qiáng)泛化性,估計表情變化并優(yōu)化關(guān)鍵點(diǎn)。


眼部和嘴部重定向模塊則分別處理眼部和嘴部的變形變化,通過獨(dú)立的目標(biāo)函數(shù)計算像素一致性和正則損失,提升模型在復(fù)雜表情處理上的靈活性和精確度。


那么,LivePortrait具體表現(xiàn)如何呢?


研究顯示,在同身份驅(qū)動對比結(jié)果中,與已有方法相比,LivePortrait具有較好的生成質(zhì)量和驅(qū)動精確度,可以捕捉驅(qū)動幀的眼部和嘴部細(xì)微表情,同時保有參考圖片的紋理和身份。

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且在跨身份驅(qū)動對比結(jié)果中同樣表現(xiàn)較好,雖然在生成質(zhì)量上略弱于基于擴(kuò)散模型的方法AniPortrait。但與后者相比,LivePortrait具有極快的推理效率且需要較少的FLOPs。

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總之,在RTX 4090 GPU上,LivePortrait的生成速度達(dá)到了每幀12.8毫秒,顯著高于現(xiàn)有的擴(kuò)散模型方法。

One More Thing

補(bǔ)一條官方最新預(yù)告:可靈AI即將在全球范圍內(nèi)推出其服務(wù)。


Sora還沒來,可靈這回倒是先走出去了~

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LivePortrait體驗地址:??https://huggingface.co/spaces/KwaiVGI/LivePortrait???
項目主頁:???https://liveportrait.github.io???
論文:???https://arxiv.org/abs/2407.03168??


本文轉(zhuǎn)自 量子位,作者:量子位


原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/c1j07yctqMo8_6Pxt9MJcA??

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