Разработчики из Tencent выпустили Hunyuan Portrait — нейросеть, которая анимирует портреты. HUNYUAN.. HUNYUAN. Hunyuan Portrait.. HUNYUAN. Hunyuan Portrait. tencent.. HUNYUAN. Hunyuan Portrait. tencent. видео.. HUNYUAN. Hunyuan Portrait. tencent. видео. генерация видео.. HUNYUAN. Hunyuan Portrait. tencent. видео. генерация видео. искусственный интеллект.. HUNYUAN. Hunyuan Portrait. tencent. видео. генерация видео. искусственный интеллект. Машинное обучение.. HUNYUAN. Hunyuan Portrait. tencent. видео. генерация видео. искусственный интеллект. Машинное обучение. нейросети.. HUNYUAN. Hunyuan Portrait. tencent. видео. генерация видео. искусственный интеллект. Машинное обучение. нейросети. Работа с видео.

Исследователи Университета Цинхуа, Гонконгского университета науки и технологий, Университет имени Сунь Ятсена и компании Tencent представили Hunyuan Portrait — нейросеть, которая анимирует портреты людей. Модель справляется с задачей лучше конкурентов.

Разработчики из Tencent выпустили Hunyuan Portrait — нейросеть, которая анимирует портреты - 1

На вход нейросеть получает два файла: референсное изображение и видеоролик с лицом человека, которое изображает нужные эмоции. При этом референсное изображение может быть как фотографией, так и рисунком. В основе Hunyuan Portrait используется диффузионная модель, которая анимирует изображение с учётом ролика с примером. На выходе пользователь получает видео.

Разработчики из Tencent выпустили Hunyuan Portrait — нейросеть, которая анимирует портреты - 2

Авторы проекта отмечают, что Hunyuan Portrait сохраняет черты лица человека и точно копирует эмоции. В тестах нейросеть сравнили с TPSM, DaGAN, MCNET, MRFA, Live Portrait, FADM, AniPortrait и Follow Your Emoji. Альтернативные решения уступают по качеству и количеству деталей.

Разработчики из Tencent выпустили Hunyuan Portrait — нейросеть, которая анимирует портреты - 3

Примеры доступны на сайте проекта, а более подробно о методе генерации рассказали в тексте исследовательской работы. Код проекта пока не опубликовали. Разработчики отмечают, что код и веса модели появятся на GitHub после ревью.

Автор: daniilshat

Источник

Рейтинг@Mail.ru
Rambler's Top100