SadTalker是一個(gè)GitHub項(xiàng)目，能夠根據(jù)圖片和音頻合成面部說話的視頻。現(xiàn)已支持stable diffusion webui，可以結(jié)合音頻合成面部說話的視頻。本文詳細(xì)介紹了安裝過程和使用教程。

面部表情識(shí)別2：Pytorch實(shí)現(xiàn)表情識(shí)別(含表情識(shí)別數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練代碼)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129505205 b站視頻：https://www.bilibili.com/video/BV1xm4y1p7H3 項(xiàng)目源碼：https://github.com/Whiffe/PyTorch-Facial-Expression-Recognition 面部表情識(shí)別由兩部分組成：人臉檢測與表情識(shí)別分類 人

相信很多人在畫圖時(shí)候，特別是畫 有多個(gè)人物 圖片或者 人物在圖片中很小 的時(shí)候，都會(huì)很容易出現(xiàn)面部崩壞的問題 這是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法完全捕捉人臉的微妙細(xì)節(jié)和變化，導(dǎo)致產(chǎn)生了不自然或扭曲的結(jié)果 雖然 stable diffusion 在出圖的時(shí)候自帶了一個(gè) 面部修復(fù)(Restore faces) 按

相信很多人在畫圖時(shí)候，特別是畫 有多個(gè)人物 圖片或者 人物在圖片中很小 的時(shí)候，都會(huì)很容易出現(xiàn)面部崩壞的問題 這是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法完全捕捉人臉的微妙細(xì)節(jié)和變化，導(dǎo)致產(chǎn)生了不自然或扭曲的結(jié)果 雖然 stable diffusion 在出圖的時(shí)候自帶了一個(gè) 面部修復(fù)(Restore faces) 按

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.13874.pdf ????????我們提出了一個(gè)大規(guī)模的面部UV紋理數(shù)據(jù)集，其中包含超過50,000張高質(zhì)量的紋理UV貼圖，這些貼圖具有均勻的照明、中性的表情和清潔的面部區(qū)域，這些都是在不同光照條件下渲染逼真的3D面部模型所需的特征。該數(shù)據(jù)集源自

下載地址： GitHub - Bing-su/adetailer: Auto detecting, masking and inpainting with detection model.? 修復(fù)介紹： 具體的得根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。? 模型 適用對象 face_yolov8n.pt 2D / 真實(shí)人臉 face_yolov8s.pt 2D / 真實(shí)人臉 hand_yolov8n.pt 2D / 真實(shí)人手 person_yolov8n-seg.pt 2D / 真實(shí)全身 person_yolov8s-seg.pt 2D/真實(shí)

OpenCV是構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序的強(qiáng)大工具。計(jì)算機(jī)視覺中最常見的任務(wù)之一是人臉檢測，它涉及識(shí)別圖像或視頻中人臉的存在、位置和面部特征。 在本文中，我們將學(xué)習(xí)如何使用 Haar 級(jí)聯(lián)分類器檢測圖像中的人臉。 先決條件 在開始之前，你需要在計(jì)算機(jī)上安裝 OpenCV。 參

1. 簡 述 要求使用國 際 通行的面部表情 編碼 系 統(tǒng) 來制作 Blendshape ， ? 這 套 編碼 系 統(tǒng) 根據(jù)人 臉 的解剖學(xué)特點(diǎn)，將其劃分成若干既相互獨(dú)立又相互 聯(lián) 系的運(yùn) 動(dòng)單 元（ AU ）， 這 些運(yùn) 動(dòng)單 元控制相 應(yīng) 的面部區(qū)域，

目錄 一、運(yùn)用unity Live Capture插件與iphone Unity Face Capture軟件 1. 版本要求 2. unity中操作： （1）引入Live Capture Package （2）創(chuàng)建一個(gè)空物體（命名：Recorder），添加Take Recorder組件。 ?（3）將模型拖入場景，并添加ARKit Face Actor組件，將該模型制作成Prefab。 （4）設(shè)置模型ARKit Face

本文站在程序的角度介紹了目前對市面上的一些面部骨骼自動(dòng)綁定方案及算法的一些心得 1） 線性混合蒙皮 線性蒙皮公式： 其中Cji代表骨骼變換矩陣（rotation, position,和scale矩陣）。Wi代表第i個(gè)頂點(diǎn)的權(quán)重，V代表對應(yīng)的頂點(diǎn)。V`由各個(gè)骨骼的累加計(jì)算得出。但是線性混合蒙皮

歡迎大家點(diǎn)贊、收藏、關(guān)注、評(píng)論啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代碼。 ??基于Tensorflow的人臉面部表情識(shí)別系統(tǒng)是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像處理應(yīng)用，該系統(tǒng)主要通過人臉圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行面部表情識(shí)別，并且識(shí)別準(zhǔn)確度較高，其設(shè)計(jì)過程如下： 數(shù)據(jù)獲取和處理

作者：何翔 學(xué)院：計(jì)算機(jī)學(xué)院 學(xué)號(hào)：04191315 班級(jí)：軟件1903 轉(zhuǎn)載請標(biāo)注本文鏈接： https://blog.csdn.net/HXBest/article/details/121981276 面部表情識(shí)別 (Facial Expression Recognition ) 在日常工作和生活中，人們情感的表達(dá)方式主要有：語言、聲音、肢體行為（如手勢）、以及面部表情等。在這

目錄 1 VideoReTalking論文解讀 1.1 介紹 1.2 相關(guān)工作 1.2.1 視頻編輯中的音頻配音 1.2.2 基于音頻的單圖像面部動(dòng)畫 1.3 框架 1.3.1 語義引導(dǎo)重演網(wǎng)絡(luò) 1.3.2 口型同步網(wǎng)絡(luò) 1.3.3 身份感知增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò) 1.3.4 后期處理 1.4 訓(xùn)練 1.4.1 每個(gè)模塊的訓(xùn)練 1.4.2 評(píng)估 1.5 結(jié)果 1.5.1 與最先進(jìn)方法的比較 1.

可以使用roop插件，確定好臉部圖片后，使用roop固定，然后生成的所有圖片都使用同一張臉。 這款插件的功能簡單粗暴：一鍵換臉。 如圖所示： 任意上傳一張臉部清晰的圖片，點(diǎn)擊啟用。 在其他提示詞不變的情況下，Stable Diffusion會(huì)跑出一張按照提示詞的要求的圖片，但臉部

基于深度學(xué)習(xí)的面部表情識(shí)別 (Facial-expression Recognition) 數(shù)據(jù)集cnn_train.csv包含人類面部表情的圖片的label和feature。 在這里，面部表情識(shí)別相當(dāng)于一個(gè)分類問題，共有7個(gè)類別。 其中l(wèi)abel包括7種類型表情： 一共有28709個(gè)label，即包含28709張表情包。 每一行就是一張表情包4848=2304個(gè)