小姐姐終于開口了！AI殺瘋了！
大家好，我是 Jack。
CVPR、SIGGRAPH 等各種計(jì)算機(jī)視覺的頂級(jí)會(huì)議，在 6 月份都陸續(xù)結(jié)束了。
話說，小伙伴們都斬獲了幾篇論文？
今天繼續(xù)給大家?guī)硪恍┯腥さ?AI 算法。
ml-talking-face
根據(jù)文字，生成說話的面孔，還能帶肢體動(dòng)作。
比如，輸入中文：
我愛你
語言選擇韓語，然后選擇語速、動(dòng)作、視頻背景。
生成的視頻效果：
選擇成中文，動(dòng)作選擇伸兩只手，我們?cè)倏聪滦Ч?/p>
也可以輸入我們耳熟能詳?shù)模?/p>
效果是這樣的：
再比如：
效果是這樣的：
算法支持的語言有：漢語、英語、日語、韓語，從效果看還都挺標(biāo)準(zhǔn)的。
這個(gè)算法是一個(gè) CVPR 的最新論文的 Demo 效果，可以在線體驗(yàn)。
體驗(yàn)地址：
https://huggingface.co/spaces/CVPR/ml-talking-face
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2205.06421
算法的框架是這樣的：
使用谷歌翻譯 API 先對(duì)輸入文字進(jìn)行翻譯，生成目標(biāo)語言，然后使用 TTS 算法，就是一個(gè) Text-To-Speech 算法，生成對(duì)應(yīng)的音頻，再根據(jù)音頻，生成視頻。
音頻生成視頻的算法，我之前寫過，比如 LSP 算法：
不過他們用的不是這個(gè)，是一個(gè)類似算法 Wav2Lip。
https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip
說實(shí)話，這套系統(tǒng)逐漸成熟，客服這類的崗位，就會(huì)逐漸被代替了。
當(dāng)然，也要謹(jǐn)防這類技術(shù)的詐騙。
比如，眼見為實(shí)，耳聽為虛已經(jīng)是過去式了，現(xiàn)在眼見也未必為真。
AI 算法，視頻都能給你生成了。
Text2Human
也是一篇頂會(huì)的論文，直接上效果：
算法如其名，Text2Human。
根據(jù)文字描述，生成不同衣著的人。
A man wears a short-sleeve and short rompers with denim meterials.
用法就是：描述一下性別和穿的衣服，算法就能自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的圖片。
可以選擇不同的姿態(tài)：
然后輸入描述即可生成對(duì)應(yīng)的圖片。
這個(gè)算法已經(jīng)開源，作者還做了一個(gè) UI 界面。
項(xiàng)目地址：
https://github.com/yumingj/Text2Human
不過這個(gè)需要一些編程基礎(chǔ)才能體驗(yàn)，畢竟環(huán)境搭建起來也要花費(fèi)一陣子。
當(dāng)然，想省事，也可以在線體驗(yàn)：
https://huggingface.co/spaces/hysts/Text2Human
這類算法也挺有意思，擴(kuò)展一下，就是在線試衣。
將生成的人物照片，指定為固定的人，比如自己。
足不出戶，就能使用手機(jī) APP 在線試穿各種衣服。
最后
好了，干貨分享就聊這么多。
最后再來個(gè)福利吧：
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出書很不容易，知識(shí)點(diǎn)要成系統(tǒng)，不像寫個(gè)公眾號(hào)文章，今天寫點(diǎn)啥，明天想寫點(diǎn)啥，不用太拘束。
所以我認(rèn)真寫了個(gè)推薦語，支持一下。
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好了，今天就聊這么多吧～
我是 Jack，我們下期見！
