从音频生成照片！facebook杀疯了

facebook开源了新东西：从音频生成照片！以后聊天就能看照片

源代码：由音频驱动的逼真编解码器头像的代码和数据集

github地址

https://github.com/facebookresearch/audio2photoreal

该代码库提供：

训练代码
测试代码
预训练运动模型
访问数据集

存储库内容

快速入门：简单的渐变演示，可让您录制音频并渲染视频
安装：环境搭建和安装（更多渲染管线详情请参考Codec Avatar Body）
下载数据和模型：下载注释和预训练模型

数据集描述：数据集注释说明
可视化数据集：用于可视化地面实况注释的脚本
型号说明：预训练模型的描述

运行预训练模型：如何生成结果文件并使用渲染管道可视化结果。

面部生成：生成面部结果文件的命令
主体生成：生成主体结果文件的命令
可视化：如何调用渲染 API。有关完整详细信息，请参阅此存储库。

从头开始训练（3 个模型）：用于从头开始运行面部、引导姿势和身体模型训练管道的脚本。

人脸扩散模型
身体扩散
身体vq vae
本体导向变压器

我们对代码进行了注释，您可以使用 👇 图标直接将其复制并粘贴到终端中。

图像生成领域的扩散模型是一类深度学习模型，它们通过模拟数据分布的扩散和去噪过程来实现图像的生成。这类模型通常包括两个过程：扩散（或正向过程）和去噪（或反向过程）。

扩散过程是指将一张图像逐步加入噪声，直至图像完全变成随机噪声。这一过程可以用马尔科夫链来描述，其中每一步都向图像中加入一个方差逐渐增大的高斯噪声。通过这种方式，模型学习如何在每一步中逐步去除图像的有用信息，使图像变得越来越难以识别。

去噪过程则是扩散过程的逆过程，它试图从噪声中恢复出原始的图像。在去噪过程中，模型被训练来预测每一步的噪声，并用这些预测的噪声来逐步去除图像中的噪声，从而恢复出清晰的图像。这一过程需要大量的数据和计算资源来训练模型，以便模型能够学习如何从噪声中恢复出有用的信息。

扩散模型在图像生成任务中的应用已经取得了显著的进展，其中最著名的例子是DALL-E模型。DALL-E模型使用扩散模型来实现根据文本标题生成图像，它可以生成高质量、多样化的图像。此外，还有许多其他的扩散模型，如Google的Imagen和Stability.ai的Stable Diffusion等，它们也都在图像生成领域取得了出色的表现。

总之，扩散模型在图像生成领域中的应用已经取得了显著的进展，它们能够生成高质量、多样化的图像，并且具有很大的潜力和前景。