RAIN

使用场景在UBC-Fashion数据集上,仅用500个视频片段训练,就能实时生成高质量的全身动画将真实人脸的表情和头部位置映射到动漫脸,实现跨领域面部变形动画在...

  • RAIN

    类别:视频生成,游戏生成,实时动画,视频流,AI技术,低延迟,高质量,普通产品,开源,
    官网:https://pscgylotti.github.io/pages/RAIN/ 更新时间:2025-08-02 10:17:40
  • 使用场景

    在UBC-Fashion数据集上,仅用500个视频片段训练,就能实时生成高质量的全身动画

    将真实人脸的表情和头部位置映射到动漫脸,实现跨领域面部变形动画

    在游戏直播中,实时生成角色动画,提升观众观看体验

    产品特色

    能够在单个RTX 4090 GPU上实时动画无限视频流,低延迟

    采用LCM Distillation加速UNet模型,使用TAESDV作为VAE解码器

    通过TensorRT加速,一般运行速度为18fps,延迟约1.5秒

    支持生成无限长视频,保持长期注意力,增强连贯性和一致性

    对Stable Diffusion模型进行微调后,可实时低延迟生成高质量视频流

    在基准数据集和超长视频生成中,表现出比竞品更好的质量、准确性和一致性

    使用教程

    1. 获取RAIN模型及相关代码,可通过项目提供的GitHub链接下载

    2. 准备所需的硬件设备,如RTX 4090 GPU,以及相应的软件环境

    3. 使用LCM Distillation加速UNet模型,配置TAESDV作为VAE解码器

    4. 利用TensorRT进行加速,优化模型运行性能

    5. 将待动画的视频流输入模型,模型会按照设定的噪声水平和时间间隔进行处理

    6. 实时输出动画效果,可通过项目提供的视频链接查看示例效果

    7. 根据需要对模型进行微调,以适应特定的动画风格或应用场景