분류 전체보기245 SDv1.5 vs SDv2.1 vs SDXL 출처:https://github.com/TonyLianLong/stable-diffusion-xl-demo GitHub - TonyLianLong/stable-diffusion-xl-demo: A gradio web UI demo for Stable Diffusion XL 1.0, with refiner and MultiGPU supp A gradio web UI demo for Stable Diffusion XL 1.0, with refiner and MultiGPU support - GitHub - TonyLianLong/stable-diffusion-xl-demo: A gradio web UI demo for Stable Diffusion XL 1.0, with refiner ... github.c.. 2023. 7. 31. tryondiffusion - google 프로젝트: https://tryondiffusion.github.io/?ref=louisbouchard.ai 논문: https://arxiv.org/pdf/2306.08276.pdf 소스: https://tryondiffusion.github.io/ 영상: https://youtu.be/nMwBVLjRdcc 몇 년 전 VOGUE 라는 이 가상 시승 작업을 처음으로 수행한 훌륭한 연구 접근 방식을 다루었습니다.. VOGUE는 훌륭한 결과를 얻었지만 완벽함과는 거리가 멀었고 대부분 훈련 데이터에서 볼 수 있는 옷과 사람들과 함께 작업했습니다. 따라서 누구나 자신의 이미지를 업로드하고 티셔츠의 핏을 볼 수 있도록 하기 때문에 상업적으로 사용할 수 없습니다. 다행스럽게도 Luyang Zhu et al. Goog.. 2023. 7. 21. HRM2.0 인간 모양 및 자세의 종단 간 복구 HMR은 단일 RGB 이미지에서 인간의 전체 3D 메시를 재구성하는 엔드-투-엔드 프레임워크입니다. 대부분의 현재 방법들이 2D 또는 3D 관절 위치를 계산하는 것과 대조적으로, HMR은 모양과 3D 관절 각도에 의해 매개변수화된 더 풍부하고 유용한 메시 표현을 생성합니다. (쉽게 관절각도를 계산=>정해진 아바타의 애니메이션을 함?) 주요 목표는 키포인트의 재투영 손실을 최소화하는 것으로, 이를 통해 모델은 2D 주석만 있는 야외 이미지를 사용하여 훈련될 수 있습니다. 그러나 재투영 손실만으로는 매우 제약이 많습니다. 이 작업에서는 이 문제를 해결하기 위해 3D 인간 메시의 대형 데이터베이스를 사용하여 실제 인간 몸체 매개변수인지 아닌지를 판별하는 적대적인 훈련을 도입.. 2023. 7. 20. Refacer: One-Click Deepfake Multi-Face Swap Tool 클릭 한 번으로 여러 얼굴의 딥페이크를 만들 수 있는 간단한 도구인 Refacer! 이 프로젝트는 Roop 에서 영감을 얻었 으며 우수한 Insightface 에 의해 구동됩니다 . Refacer는 교육이 필요하지 않습니다. 사진 한 장만 있으면 바로 사용할 수 있습니다. https://github.com/xaviviro/refacer GitHub - xaviviro/refacer: Refacer: One-Click Deepfake Multi-Face Swap Tool Refacer: One-Click Deepfake Multi-Face Swap Tool. Contribute to xaviviro/refacer development by creating an account on GitHub. github.. 2023. 7. 17. 이전 1 ··· 30 31 32 33 34 35 36 ··· 62 다음
