就在最近，Meta和UC伯克利联合提出了一种全新的虚拟人物形象生成的方法——直接根据音频生成全身人像，效果不仅逼真，还能模拟出原音频中包含的细节，比如手势、表情、情绪等等。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.01885话不多说，直接上图。图片可以看到，人像刷地一下就出来了，十分逼真。而且从上面的文字对话可以看到，就是在讲可以用音频生成虚拟人像这件事。讲者的手势动作真的像是在做讲解。音频到Avatar，一步！这个系统不光可以生成全身逼真的形象，人像还会根据二人互动的对话动态做出手势。给定语音音频后，音频会为一个人输出多种可能的手势动作，包括面部、身体和双手等部位。
本篇文章聊聊，如何快速上手StableVideoDiffusion(SVD)图生视频大模型。写在前面月底计划在机器之心的“AI技术论坛”做关于使用开源模型“StableDiffusion模型”做有趣视频的实战分享。因为会议分享时间有限，和之前一样，比较简单的部分，就用博客文章的形式来做补充分享吧。本篇是一篇相关的补充内容，主要聊聊使用开源行业标杆stability.ai出品的StableVideoDiffusion的快速上手。本篇文章相关的代码保存在soulteary/docker-stable-video-diffusion，有需要可以自取，欢迎“一键三连”。StableVideoDiffu
个人网站：https://tianfeng.space/文章目录一、前言二、个人方案1.扼杀在萌芽中A.解压后点击启动器运行依赖，然后点击A启动器B.更新本体和扩展（全部到最新版本）C.把controlnet1.1放入stablediffusion中D.插件转移E.模型转移F.额外的东西（视情况而定）2.防患于未然base模型和refiner模型下载：SDXL-controlnet下载安装python库额外扩展一、前言最近随着webui增加到1.6版本，很多问题也随之出现，其实最多就是插件问题，这多是由于插件太久没有更新维护导致，我更新之后主要是TemporalKit和wd1.4tag反推插件
总结：安装的时候VPN最重要,安装完成启动使用stable-diffusion关闭vpn安装报错都是因为vpn问题，各种安装不了，报错基本上百度都有解决方法安装看下面两基本上够了Windows安装StableDiffusionWebUI及问题解决记录_暂时先用这个名字的博客-CSDN博客Stable-Diffusion和ControlNet插件安装全过程,以及使用心得汇总._张栖铭的博客-CSDN博客stable-diffusion安装和使用_傲娇的小满的博客-CSDN博客一、环境准备（一）硬件方面：1.显存4G起步，4G显存支持生成512*512大小图片，超过这个大小将卡爆失败。2.硬盘1
场景标准版安装好git，python，和stablediffusion，准备下载插件，下载时死活下载不下来，总是报GitCommandError:Cmd(‘git’)faileddueto:exitcode(128)…错误，详细如下：GitCommandError:Cmd('git')faileddueto:exitcode(128)cmdline:gitclone-v--filter=blob:none--https://github.com/hanamizuki-ai/stable-diffusion-webui-localization-zh_Hans.git问题原因1，排查得出是由于S
大家好，我是程序员晓晓。在使用SD绘图的时候，默认的分辨率大小是512*512，这样设置的好处是出图效率高。但是如果涉及到人全身照的时候，经常会出现一个问题：脸部崩。主要原因是在一个比较低的像素画布上，绘制一个全身图，脸部能分配到的像素不够了。我们来看一下效果。一.使用高分辨率修复上面图片的提示词：tunningfemalemodel,fullbody,seasidelandscape,rockycliffs,clearbluesky,whitesand,flowingwhitedress,sunlightstreamingthroughhair,captivatingeyes,highlev
背景StableDiffusion是计算机图形学和可视化领域中的一项重要技术。在这篇分享中，我们将深入探讨稳定扩散的原理、关键要素和实施步骤，通过了解StableDiffusion的流程化，我们可以提升自身的设计能力和创造力，为公司和个人注入更多的价值和创意。美术制定美术风格的制定主要用于生成图像，而美术图片风格制定是指在生成图像时设定特定的风格或艺术效果。1.数据集选择：选择与目标风格相符的图像数据集作为训练数据。例如，如果希望生成具有卡通风格的图像，可以选择包含卡通图像的数据集进行训练。2.数据预处理：在训练之前，可以对训练数据进行预处理来增强特定风格的特征，可以调整对比度和亮度和打标等操
作者：王佳、江昱、筱姜StableDiffusion模型，已经成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性里程碑。越来越多的开发者借助stable-diffusion-webui（以下简称SDWebUI）能力进行AI绘画领域创业或者业务上新，获得高流量及商业价值，但是面对多客户、高并发的复杂场景，使用原生StableDiffusionAPI会面临以下挑战：1.显卡资源昂贵且难以购买，GPU卡池管理技术门槛高：高性能的GPU资源不仅价格昂贵，而且往往难以大规模采购。此外，GPU卡池的有效管理和维护需要复杂的技术支持，也带来了额外的挑战。2.难以应对高并发：原生的StableDiffus
相信大家最近都已经被AI绘画刷屏了，但是看着大家都在搞这个东西，自己也想玩，又没有编程基础咋办，没关系，本篇博客将带大家无痛制作一个属于自己的“AI女友”，在教学开始之前，首先要告诉大家的是，这个扩散模型本身其实还是挺大的，不至于什么军工级主板都能玩的，对自己的硬件还是有一定要求的，这里我给大家一个最低限度的参考，10代i3，10系显卡，至少4个g的显存，这个应该是最低配置了，再低应该就玩不了了，这里我提供一下我的配置，供大家参考，12i7+3060，好的，话不多说，教学正式开始。首先，大家需要下载一些基本的软件，python3.10，以及git，python3.10链接如下PythonRel
我的工作任务是创建一个系统，该系统能够将声音定向到我们声卡的不同输出channel。我们正在使用M-AudioProFire610,具有8channel输出并通过FireWire连接。我们还使用MacMini作为我们的主机服务器，我将在Xcode中工作。这是我正在构建的图表:diagramhttp://img121.imageshack.us/img121/7865/diagramy.png起初我认为Java足以完成这个项目，但后来我发现Java无法将声音推送到声卡默认输出channel以外的channel，因此我决定切换到C++。问题是我是一名Web开发人员，我对这种语言没有任何经验
