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Mac版LivePortrait来了,一键人物表情迁移!

最近,快手开源了一项名为LivePortrait的技术,这在人工智能领域引起了广泛关注。通过深度学习模型,它能够将一个人的面部表情和姿态迁移到另一个人的面部上,实现实时的动态效果。这项技术的应用前景非常广泛,包括但不限于视频编辑、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)等领域。

LivePortrait不仅在GitHub上获得了6.6K的Star,还登上了HuggingFace Space榜首,成为Papers with code榜一和HuggingFace所有主题排行榜一。这项技术的核心在于实现表情和姿态的极速迁移,让我们一起来看看它是如何做到的。

实现效果

 

 

通过实时捕捉和迁移面部表情,LivePortrait能够创造出非常自然和逼真的效果。以下是一些实现效果的展示:

安装指南

为了简化安装流程,上述工具已经封装成了一个独立的启动包,用户只需简单点击即可运行,无需配置繁琐的Python环境。以下是获取和安装该应用的详细步骤:

下载应用

前往下载页面:https://aifun.fans/320/,点击页面右侧的下载按钮进行下载。

注意:仅支持搭载有 Mac M1/2/3 系列芯片的设备。

安装步骤

  1. 从上述链接下载DMG镜像文件,将app文件拖拽到Applications文件夹中。
  2. 复制安装完成后,首次启动先不要在启动台打开,在应用程序文件夹右键打开,如下所示,原因参考Mac 安装软件常见问题
  3. 软件会自动在默认浏览器打开操作界面,此时可以开始在浏览器中使用。
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技术细节

LivePortrait的技术核心在于其深度学习模型。该模型能够捕捉到面部的细微表情变化,并通过算法将其迁移到目标面部上。以下是一些关键技术点:

  • 感知技术:利用感知技术,LivePortrait能够对外界刺激进行整体的理解和解释。这在认知科学中是非常重要的,它涉及到信息的获取、理解、筛选和组织。
  • 损失函数:在机器学习和计算神经科学中,损失函数是优化算法的关键。LivePortrait通过设计合适的损失函数,使得模型能够更准确地捕捉和迁移面部表情。
  • 点估计:这是一种统计学方法,通过样本指标来估计总体参数。LivePortrait在训练过程中,可能使用了点估计方法来提高模型的准确性。
  • 目标函数:目标函数是设计变量的函数,它反映了系统的性能标准。LivePortrait通过优化目标函数,使得模型能够更好地实现表情和姿态的迁移。

LivePortrait的开源,无疑为AI技术在C端用户中的普及和应用提供了新的可能。希望大家都能体验到这项技术带来的便捷和乐趣。

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