4 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesPose Conditioning
Injecting skeletal and pose data as guidance signals into diffusion denoising processes.
Distinct from Diffusion Conditioning Architectures: Specializes general diffusion conditioning to the use of pose-based spatial signals.
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Awesome Pose Conditioning GitHub Repositories
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- humanaigc/animateanyone
HumanAIGC/AnimateAnyone
14,774GitHub पर देखेंAnimateAnyone is an appearance-preserving video synthesizer designed for character animation from a single static image. It functions as a diffusion image-to-video generator that transforms a source image into a high-fidelity video sequence while maintaining consistent character identity, clothing, and visual details across all frames. The system enables video-driven character reenactment by transferring motions, facial expressions, and body movements from a reference video onto a static character. It employs pose-guided video generation to control movement via skeleton keypoints and pose sig
Uses spatially-aligned skeleton keypoints as conditioning signals to drive character movement during the denoising process.
- antgroup/echomimic_v2
antgroup/echomimic_v2
4,597GitHub पर देखेंEchoMimic V2 एक AI वीडियो जनरेशन पाइपलाइन और कंप्यूटर विज़न एनिमेशन मॉडल है, जिसे सिंथेटिक ह्यूमन एनिमेशन बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक जेनेरेटिव फ्रेमवर्क के रूप में काम करता है जो एक स्थिर रेफरेंस इमेज को ड्राइविंग वीडियो से निकाले गए पोज़ मूवमेंट के साथ अलाइन करके सेमी-बॉडी वीडियो तैयार करता है। यह सिस्टम फ्रेम के बीच स्मूथ ट्रांज़िशन सुनिश्चित करने के लिए डिफ्यूज़न-आधारित जनरेशन प्रक्रिया के साथ लेटेंट स्पेस कम्प्रेशन और टेम्पोरल अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करता है। यह रेफरेंस-आधारित एन्कोडिंग के माध्यम से व्यक्ति की पहचान को बनाए रखता है और पोज़-ड्रिवन मोशन कंडीशनिंग के जरिए स्थानिक प्लेसमेंट को गाइड करता है। इस प्रोजेक्ट में चेहरे के विवरण और शार्पनेस को बेहतर बनाने के लिए मल्टी-स्टेज इमेज रिफाइनमेंट की क्षमताएं शामिल हैं। यह एनिमेशन डेटासेट तैयार करने के लिए भी टूल्स प्रदान करता है, जिसमें मॉडल ट्रेनिंग और इन्फरेंस के लिए आवश्यक फॉर्मेट में वीडियो डेटा को डाउनलोड और प्रीप्रोसेस करना शामिल है।
Uses pose-based conditioning to guide the spatial placement and movement of the generated human figure.
Pythonaudio-driven-body-animationaudio-driven-portrait-animationsaudio-driven-talking-face - fudan-generative-vision/champ
fudan-generative-vision/champ
4,253GitHub पर देखेंChamp is a generative vision system and controllable image-to-video generator designed for human image animation. It uses a diffusion-based video synthesizer and 3D parametric guidance to transform a single reference image into a consistent sequence of motion based on external driving data. The framework distinguishes itself through a human pose transfer system that employs 3D body parametric extraction and coordinate-space alignment. This allows the model to map motion from a driving video to a reference person by adjusting for body scales and camera perspectives using depth and semantic con
Renders processed 3D body data into visual condition maps to guide the animation process.
Pythonhuman-animationimage-animatiolnvideo-generation - lightricks/comfyui-ltxvideo
Lightricks/ComfyUI-LTXVideo
3,840GitHub पर देखेंComfyUI-LTXVideo is a generative framework and ComfyUI custom node extension for synthesizing high-fidelity video. It utilizes a latent diffusion and transformer-based system to create cinematic clips from text, image, and audio inputs, providing a modular interface for precise control over subject behavior and temporal consistency. The tool distinguishes itself with production-grade capabilities, including the generation of High Dynamic Range video in linear formats such as ARRI LogC3. It supports multimodal synchronization for audio-driven animation and lip-syncing, and allows for the creat
Implements pose-conditioning layers to steer character movement and camera paths during video synthesis.
Pythoncomfyuidiffusion-modelsdit
