AI/pose with style24 ReplaceAnything 인페이트 기능과 같으나 성능이 더 좋음? https://github.com/AIGCDesignGroup/ReplaceAnything.git GitHub - AIGCDesignGroup/ReplaceAnything Contribute to AIGCDesignGroup/ReplaceAnything development by creating an account on GitHub. github.com 2024. 1. 14. Moore-AnimateAnyone 이 저장소는 AnimateAnyone을 재현합니다 . 원본 논문에서 입증된 결과를 일치시키기 위해 우리는 논문 및 다른 구현 과 다소 다를 수 있는 다양한 접근 방식과 트릭을 채택합니다 . 이는 AnimateAnyone 에서 보여준 성능(테스트에서 약 80%)에 근접하는 것을 목표로 하는 매우 예비 버전이라는 점은 주목할 가치가 있습니다 . 우리는 계속해서 개발할 것이며 커뮤니티의 피드백과 아이디어도 환영합니다. 향상된 버전은 또한 모든 기능을 갖춘 GPU S4000 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 실행되는 MoBi MaLiang AIGC 플랫폼에서도 출시될 예정입니다. https://github.com/MooreThreads/Moore-AnimateAnyone GitHub - MooreThreads/Moor.. 2024. 1. 14. Outfit Anyone https://humanaigc.github.io/outfit-anyone/ Outfit Anyone Outfit Anyone: Ultra-high quality virtual try-on for Any Clothing and Any Person humanaigc.github.io https://github.com/HumanAIGC/OutfitAnyone GitHub - HumanAIGC/OutfitAnyone: Outfit Anyone: Ultra-high quality virtual try-on for Any Clothing and Any Person Outfit Anyone: Ultra-high quality virtual try-on for Any Clothing and Any Person - G.. 2023. 12. 17. SMPLitex pose with style과 비슷한 방식으로 접근 하였으며 결과를 3D모델에 적용하여 애니메이션까지 진행한듯합니다. https://dancasas.github.io/projects/SMPLitex/index.html SMPLitex: A Generative Model and Dataset for 3D Human Texture Estimation from Single Image (BMVC 2023) Abstract We propose SMPLitex, a method for estimating and manipulating the complete 3D appearance of humans captured from a single image. SMPLitex builds upon the recently p.. 2023. 9. 7. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
