/
微調 關鍵字列表
電影角色大變身！MovieCharacter框架讓角色視頻合成更簡單高效！
角色視頻合成的最新進展仍然依賴于廣泛的微調或復雜的3D建模過程，這可能會限制可訪問性并阻礙實時應用性。為了解決這些挑戰，我們提出了一種簡單而有效的無調整框架，名為MovieCharacter，旨在簡化合成過程同時確保高質量的結果。
阿里達摩院提出Animate3D: 4D內容生成的新框架！
由于3D內容創作在AR/VR、游戲和電影行業中的廣泛應用，它已經引起了顯著的關注。隨著擴散模型的發展和大規模3D對象數據集的建立，最近三代3D基礎生成通過微調的文本到圖像（T2I）擴散模型以及從頭開始訓練大型重建模型得到了廣泛的探索，引領了3D資產創建進入新時代。
20000 文本提示微調Stable Diffusion！商湯聯合上海AI Lab提出CoMa！
文本到圖像生成領域最近隨著擴散模型的引入取得了顯著進步。然而，對不 一致問題仍然缺乏合理的解釋。緩解文本提示和圖像之間的不對齊仍然是一個挑戰。
白皮書
京公網安備 11010802021500號
