PALP:基于提示对齐的个性化文本到图像生成方法
PALP是一种用于文本到图像生成的个性化方法。该方法通过使用得分采样来保持模型与目标提示的对齐,从提高文本对齐度,并能够生成复杂和精细的图像。通过这种方式,PALP可以根据不同的主题生成对应的图像。
Meta AI 推出可重新调整光线的高保真头像生成方法 可用于制作动画生成新颖的表情
在MetaAI的一项开创性研究中,研究人员成功解决了动态3D头像的高保真重新调整光线的挑战。传统方法在实时应用中捕捉面部表情的细节常常需要进行改进,尤其是对于捕捉亚毫米级细节的要求。通过将基于3D高斯函数的几何模型与革命性的可学习辐射转移外观模型相结合,研究团队超越了现有方法的局限,为头像的逼真程度树立了新的标准。
Meta推出实时3D头像合成方法 光线可调节
Meta的CodecAvatarsLab最近提出了一种名为RelightableGaussianCodecAvatars的方法,可以合成逼真且光线可调节的虚拟头像。这个方法通过可学习辐射传输和球面高斯实现了全频率反射的实时重新照明。RelightableGaussianCodecAvatars为实时3D头像合成提供了一种先进的解决方案,有望在元宇宙和虚拟现实等领域得到广泛应用。
新型3D生成方法DMV3D:使用基于Transformer的3D大型重建模型进行去噪
Adobe研究人员与斯坦福大学团队联合提出了一种名为DMV3D的全新3D生成方法。该方法旨在解决增强现实、虚拟现实、机器人技术和游戏等领域中3D资产创建的共同挑战。该研究为通过统一3D重建和生成的2D和3D生成模型的领域之间的鸿沟,以解决3D视觉和图形领域中的各种挑战,提供了新的视角和可能性。
Google的E3 TTS 通过扩散模型提供高质量音频合成方法
Google的研究团队提出了一种名为E3TTS的简便端到端扩散式文本到语音模型。该模型通过扩散模型保留时间结构,能够直接接受纯文本输入并生成音频波形。它简化了端到端TTS系统的设计,经过实验证明具有出色的性能。