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字节跳动推出单图驱动视频生成模型 X-Portrait 2：将静态照片变为生动视频
北京，2023年10月26日 – 字节跳动智能创作团队今日宣布推出全新单图驱动视频生成模型 X-Portrait 2，该模型能够基于一张静态照片和一段驱动视频生成高质量、电影级视频，为电影、动画、游戏、虚拟主播等领域带来革新。
X-Portrait 2 突破了传统视频生成技术的局限，将静态照片转化为生动的人物形象，赋予其逼真的表情和动作。它保留了原图的身份特征，并能够准确捕捉细微的表情和情绪变化，实现跨风格动作迁移，适用于写实人像和卡通图像。与前代模型 Act-One 相比，X-Portrait 2 在快速头部动作、细微表情变化和强烈个人情感的表现上更为真实，为用户带来更加沉浸式的体验。
X-Portrait 2 的核心功能包括：
- 表情和情绪迁移： X-Portrait 2 可以将驱动视频中的表情和情绪迁移到静态肖像上，生成具有丰富表情的视频内容。
*高保真度： 在生成视频中保持高保真度，确保表情和情绪的细微变化得到准确再现。 - 跨风格和跨域迁移： 模型支持将表情迁移到不同风格和领域的图像上，包括写实肖像和卡通图像。
*实时视频生成： 实时生成视频，减少传统动作捕捉和角色动画的复杂性。 - 广泛的应用场景： 适用于真实世界叙事、角色动画、虚拟代理和视觉效果等多种场景。
X-Portrait 2 的技术原理：
X-Portrait2 的技术核心在于表情编码器模型和生成式扩散模型的结合。
- 表情编码器模型： X-Portrait 2 构建了一个表情编码器模型，该模型从输入中隐式编码每一个微小的表情变化，基于在大规模数据集上的训练实现。
- 生成式扩散模型： 将表情编码器与生成式扩散模型相结合，生成流畅且富有表现力的视频。
- 外观与运动解耦： 在训练表情编码器时，确保外观和运动信息的强解耦，让编码器只关注驱动视频中与表情相关的信息。
- 跨风格和跨域表达转移： 模型实现跨风格和跨域的表情转移，覆盖写实肖像和卡通图像，提高模型的适应性和应用范围。
- 细节捕捉： 捕捉、迁移包括快速头部动作、细微表情变化和强烈个人情感在内的复杂表情和动作，对于高质量的动画内容创作至关重要。
X-Portrait 2 的应用场景：
X-Portrait 2 的应用场景十分广泛，它将为多个领域带来革命性的改变：
- 电影和动画制作： 在电影和动画产业中，X-Portrait 2 可以生成或增强角色的表情和动作，减少传统动作捕捉的需求，降低成本、提高效率。
- 游戏开发： 游戏开发者可以利用 X-Portrait 2 为游戏角色创建更加真实和动态的表情和动作，提升玩家的沉浸感。
- 虚拟主播和虚拟偶像： 在直播和娱乐领域，X-Portrait 2 可以创建虚拟主播和虚拟偶像，让表情和动作更加自然和生动。
- 社交媒体和内容创作： 内容创作者可以利用 X-Portrait 2 为视频添加动态表情，提高内容的吸引力和互动性。
- 教育和培训： 在教育领域，X-Portrait 2 可以创建教育视频，让教学内容更加生动和易于理解。
X-Portrait 2 的推出标志着人工智能技术在视频生成领域的又一重大突破，它将为电影、动画、游戏等领域带来新的创作方式和体验。未来，随着技术的不断发展，X-Portrait 2 将会更加智能化和人性化，为用户带来更加丰富多彩的视频内容。
项目地址：
- 项目官网：byteaigc.github.io/X-Portrait2
结论：
X-Portrait 2 的出现将为视频生成领域带来革命性的改变，它将为电影、动画、游戏、虚拟主播等领域带来新的创作方式和体验，并为用户带来更加沉浸式的体验。未来，随着技术的不断发展，X-Portrait 2 将会更加智能化和人性化，为用户带来更加丰富多彩的视频内容。
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