每日AIGC最新进展(11):角色脸妆生成、防止微调Stable Diffusion过拟合的方法、通过 3D Gaussian Splatting 进行特定于说话者的头部说话合成
大量的实验结果表明,GaussianTalker在说话头合成方面优于现有的最先进的方法,提供精确的嘴唇同步和卓越的视觉质量。为了解决这些限制,我们推出了华丽,一种新颖的基于扩散的化妆应用方法,超越了简单的转移,通过创新地制作独特和主题的面部化妆。为了应对这一挑战,我们首先分析了过拟合,将其分类为概念不可知的过拟合,这破坏了非定制的概念知识,以及概念特定的过拟合,这仅限于定制有限的模式,即背景,布局,样式。大量的实验还表明,我们的方法在单概念和多概念定制生成方面都优于最先进的方法。
gorgeous: create your desired character facial makeup from any ideas
https://arxiv.org/abs/2404.13944

当代的化妆转移方法主要集中在从一张脸到另一张脸上的复制化妆,这大大限制了它们在创造视觉叙事所必需的多样化和创造性人物化妆方面的应用。这种方法通常无法解决独特性和上下文相关性的需求,特别是与角色和故事设置保持一致,因为它们严重依赖于参考图像中的现有面部化妆。当试图寻找一个完美匹配的面部化妆风格时,这种方法也提出了一个重大挑战,进一步复杂化了受各种故事元素(如主题,背景和道具)启发的化妆设计,而这些元素不一定是面部特征。为了解决这些限制,我们推出了华丽,一种新颖的基于扩散的化妆应用方法,超越了简单的转移,通过创新地制作独特和主题的面部化妆。与传统方法不同,gorgeous不需要在参考图像中出现人脸。相反,它从最小的三到五张图片中提取艺术灵感&
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