使用场景

案例一：电影和游戏产业中，用于生成逼真的3D角色面部动画。

案例二：虚拟现实中，用于创建与用户表情同步的虚拟形象。

案例三：教育领域，用于制作互动式学习材料，增强学习体验。

产品特色

- 个性化静态外观学习：通过静态-动态混合适应流程，学习目标身份的静态外观。

- 动态说话风格模仿：ICS-A2M模型能够生成与目标人物说话风格相匹配的面部运动。

- 高效率训练：适应过程可以在几分钟内完成，快速生成个性化的3D会说话面部模型。

- 高质量视频生成：生成的视频具有高质量的视觉效果和表现力。

- 通用模型适应：基于一个通用的3D面部生成模型，可以适应不同的目标身份。

- 丰富的知识利用：利用基于NeRF的通用模型中的丰富知识，提高个性化TFG的效率和鲁棒性。

- 实时面部动画：能够实时生成与语音同步的面部动画。

使用教程

1. 访问MimicTalk的官方网站。

2. 下载并安装所需的依赖库和工具。

3. 根据文档说明，准备目标身份的静态和动态数据。

4. 使用MimicTalk提供的代码和模型，对数据进行训练和适应。

5. 通过ICS-A2M模型生成与目标人物说话风格相匹配的面部运动。

6. 利用训练好的模型生成高质量的3D会说话面部视频。

7. 根据需要调整模型参数，优化生成的视频质量。

8. 将生成的视频应用于所需的场景或项目中。