Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/data_analysis_ml/-3605-3606-3607-3605-): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Анализ данных (Data analysis) | Telegram Webview: data_analysis_ml/3605 -
Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
🌟 Hunyuan Video Avatar: видео-аватары с контролем эмоций.

Вслед за релизом Hunyuan Portrait, Tencent выпустила Hunyuan Video Avatar - систему на базе MM-DiT для генерации динамичных видео из изображения с одним или несколькими персонажами, синхронизированных с аудио.

Объединить такие возможности было непростой задачей, это стало возможным благодаря использованию ключевых для Hunyuan Video Avatar методов:

🟢Сharacter image injection module - отвечает за то, чтобы "оживший" персонаж на видео оставался очень похожим на того, кто был на исходной фотографии. Он следит, чтобы черты лица, прическа, общие контуры не искажались и персонаж был узнаваем на протяжении всего ролика, а его движения были естественными.

🟢Audio Emotion Module (AEM) - контролирует соответствие эмоций на лице голосу из аудиоисточника, чтобы выражение лица персонажа на видео точно совпадало с эмоциональной окраской звуковой дорожки.

🟢Face-Aware Audio Adapter (FAA) - помогает "понять", к какому именно лицу в данный момент относится звучащая речь. Он как бы надевает "умную маску" на лицо нужного персонажа, чтобы только его мимика оживала в ответ на конкретную аудиодорожку.

По сравнительных тестах с Sonic, EchoMimic, EchoMimicV2 и Hallo-3 на датасетах для портретной анимации (HDTF, CelebV-HQ и свой приватный сет) Hunyuan Video Avatar показал лучшие результаты: 3,99 в метриках качества видео (IQA), 2,54 по эстетике (ASE), 5,30 в синхронизации аудио и видео (Sync-C), 38.01 в точности воспроизведения видео (FID) и 358.71 по искажениям (FVD).

При тестировании полнокадровой анимации на собственном датасете HunyuanVideo-Avatar показал лучшие результаты по IQA (4.66), ASE (3.03) и Sync-C (5.56) в сравнении с Hallo3, FantasyTalking и OmniHuman-1.

⚠️ Модель прожорливая: минимум 24 ГБ VRAM для 704x768, а для плавного 4K рекомендуют GPU на 96 ГБ.

Зато входные изображения берет любые: фотореалистичные портреты, 3D-модели, аниме-персонажи — хоть лису в костюме. Разрешение тоже гибкое: от крупных планов до полноростовых.

▶️В репозитории проекта на Github есть несколько скриптов в помощь для запуска: для low VRAM, инференса на одном GPU , для multi-GPU и запуска с WebUI на базе Gradio. Адаптация к среде ComfyUI - в планах.


🟡Страница проекта
🟡Модели
🟡Arxiv
🟡Demo (китайский язык)
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #HunyuanAvatar
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/data_analysis_ml/3605
Create:
Last Update:

🌟 Hunyuan Video Avatar: видео-аватары с контролем эмоций.

Вслед за релизом Hunyuan Portrait, Tencent выпустила Hunyuan Video Avatar - систему на базе MM-DiT для генерации динамичных видео из изображения с одним или несколькими персонажами, синхронизированных с аудио.

Объединить такие возможности было непростой задачей, это стало возможным благодаря использованию ключевых для Hunyuan Video Avatar методов:

🟢Сharacter image injection module - отвечает за то, чтобы "оживший" персонаж на видео оставался очень похожим на того, кто был на исходной фотографии. Он следит, чтобы черты лица, прическа, общие контуры не искажались и персонаж был узнаваем на протяжении всего ролика, а его движения были естественными.

🟢Audio Emotion Module (AEM) - контролирует соответствие эмоций на лице голосу из аудиоисточника, чтобы выражение лица персонажа на видео точно совпадало с эмоциональной окраской звуковой дорожки.

🟢Face-Aware Audio Adapter (FAA) - помогает "понять", к какому именно лицу в данный момент относится звучащая речь. Он как бы надевает "умную маску" на лицо нужного персонажа, чтобы только его мимика оживала в ответ на конкретную аудиодорожку.

По сравнительных тестах с Sonic, EchoMimic, EchoMimicV2 и Hallo-3 на датасетах для портретной анимации (HDTF, CelebV-HQ и свой приватный сет) Hunyuan Video Avatar показал лучшие результаты: 3,99 в метриках качества видео (IQA), 2,54 по эстетике (ASE), 5,30 в синхронизации аудио и видео (Sync-C), 38.01 в точности воспроизведения видео (FID) и 358.71 по искажениям (FVD).

При тестировании полнокадровой анимации на собственном датасете HunyuanVideo-Avatar показал лучшие результаты по IQA (4.66), ASE (3.03) и Sync-C (5.56) в сравнении с Hallo3, FantasyTalking и OmniHuman-1.

⚠️ Модель прожорливая: минимум 24 ГБ VRAM для 704x768, а для плавного 4K рекомендуют GPU на 96 ГБ.

Зато входные изображения берет любые: фотореалистичные портреты, 3D-модели, аниме-персонажи — хоть лису в костюме. Разрешение тоже гибкое: от крупных планов до полноростовых.

▶️В репозитории проекта на Github есть несколько скриптов в помощь для запуска: для low VRAM, инференса на одном GPU , для multi-GPU и запуска с WebUI на базе Gradio. Адаптация к среде ComfyUI - в планах.


🟡Страница проекта
🟡Модели
🟡Arxiv
🟡Demo (китайский язык)
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #HunyuanAvatar

BY Анализ данных (Data analysis)





Share with your friend now:
tg-me.com/data_analysis_ml/3605

View MORE
Open in Telegram


Анализ данных Data analysis Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How To Find Channels On Telegram?

There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.

Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement

The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.

Анализ данных Data analysis from us


Telegram Анализ данных (Data analysis)
FROM USA