关键词 "Realistic motion" 的搜索结果, 共 20 条, 只显示前 480 条
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A TTS model capable of generating ultra-realistic dialogue in one pass.能够一次性生成超逼真对话的 TTS 模型。 Dia可以直接从文字记录生成高度逼真的对话。您可以根据音频调整输出,从而控制情绪和语调。该模型还可以生成非语言交流,例如笑声、咳嗽声、清嗓子等。 为了加速研究,我们提供预训练模型检查点和推理代码的访问权限。模型
A MCP server providing realistic browser-like HTTP request capabilities with accurate TLS/JA3/JA4 fingerprints for bypassing anti-bot measures. It also supports converting PDF and HTML documents to Ma
🔍 FastMCP-powered documentation search engine that provides unified access to multiple framework docs (Next.js, Tailwind, Framer Motion, etc.) with intelligent name resolution and async processing.
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Lovart 全球首个设计 Agent 体验 Lovart 的三个特点: 一、全链路设计和执行,一句话搞定 以前的文生图工具,它们所提供的任务是“生成图片”这一环。 而设计 Agent,则像一位“设计执行官”,覆盖从创意拆解到专业交付的整个视觉流程。 从意图拆解 → 任务链 → 最后成品,一句话全搞定。 单次可以执行上
DreamFit是什么 DreamFit是字节跳动团队联合清华大学深圳国际研究生院、中山大学深圳校区推出的虚拟试衣框架,专门用在轻量级服装为中心的人类图像生成。框架能显著减少模型复杂度和训练成本,基于优化文本提示和特征融合,提高生成图像的质量和一致性。DreamFit能泛化到各种服装、风格和提示指令,生成高质量的人物图像。DreamFit支持与社区控制插件的无缝集成,降低使用门槛。 Dre
Being-M0 基于业界首个百万级动作数据集 MotionLib,用创新的 MotionBook 编码技术,将动作序列转化为二维图像进行高效表示和生成。Being-M0 验证了大数据+大模型在动作生成领域的技术可行性,显著提升动作生成的多样性和语义对齐精度,实现从人体动作到多款人形机器人的高效迁移,为通用动作智能奠定基础。 Being-M0的主要功能 文本驱动动作生成:根据输入的自然语言
Sketch2Anim 是爱丁堡大学联合Snap Research、东北大学推出的自动化框架,能将2D草图故事板直接转换为高质量的3D动画。基于条件运动合成技术,用3D关键姿势、关节轨迹和动作词精确控制动画的生成。框架包含两个核心模块,多条件运动生成器和2D、3D神经映射器。Sketch2Anim能生成自然流畅的3D动画,支持交互式编辑,极大地提高动画制作的效率和灵活性。 Sketch2Anim
RelightVid是上海 AI Lab、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、斯坦福大学和香港中文大学推出用在视频重照明的时序一致性扩散模型,支持根据文本提示、背景视频或HDR环境贴图对输入视频进行细粒度和一致的场景编辑,支持全场景重照明和前景保留重照明。模型基于自定义的增强管道生成高质量的视频重照明数据对,结合真实视频和3D渲染数据,在预训练的图像照明编辑扩散框架(IC-Light)基础上,插入可
Cartwheel 是 AI 3D 动画生成平台,基于文本到动画(Text-to-Motion)技术,让用户仅需输入文本描述,快速生成高质量的 3D 角色动画。平台结合深度学习模型与传统动画技术,支持动作捕捉、自动化运动合成,与主流 3D 软件无缝集成。Cartwheel 的目标是简化 3D 动画制作流程,帮助动画师和艺术家节省时间,专注于创造性工作。 Cartwheel的主要功能 文本驱
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