大家好，今天繼續聊聊科技圈發生的那些事。
一、V-Express
V-Express 是一個在參考影像、音訊和 V-Kps 影像序列的控制下生成一個會說話的頭像影片的開源專案。
V-Express 能夠從單張影像生成帶有音訊的肖像影片，透過平衡不同的控制訊號（如音訊、姿勢和影像）來實現自然的嘴部和麵部動作同步。例如，將一張靜態照片轉換成對話影片。
類似的專案我們也分享過很多了，不過，每個專案都有其出色之處。V-Express 研究的重點在於，對於一般的影片生成來說，控制訊號的強度各異，如文字、音訊、影像參考、姿勢、深度圖等。在這些訊號中，較弱的條件（如音訊訊號）往往難以發揮作用，因為它們容易被較強的條件（如姿勢和原始影像）干擾。這就直接導致了生成效果不佳。V-Express 透過一系列漸進的丟棄操作來平衡不同控制訊號，很好的解決了這個問題。
這個專案的部署也是類似的。安裝 Python 環境下所需依賴（專案主頁中已列出），然後克隆專案到本地，就可以體驗開發團隊提供的demo了。
作者團隊還提到，在會說話的人臉生成任務中，當目標影片與參考角色不是同一個人時，選擇與參考人臉姿勢更相似的目標影片將能獲得更好的效果。此外，模型目前在英語上表現較好，其他語言尚未進行詳細測試。
專案地址：
https://github.com/tencent-ailab/V-Express
二、automatic
這個專案的簡介是，穩定擴散和其他基於擴散的生成影像模型的高階實現。不過從簡來說，automatic 就是一個升級版的 Stable Diffusion。
相信 Stable Diffusion 大家已經很瞭解了，那麼對於 automatic（也可以稱作 SD.Next ），我們就來簡單說說相對於原版 SD，做出了哪些升級。
SD.Next 支援 Diffusers 和 Original 兩種主要後端：
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Diffusers：基於Huggingface Diffusers實現，支援所有列出的模型，新安裝預設使用此後端。 -
Original：基於LDM參考實現並由A1111顯著擴充套件，相容大多數現有功能和擴充套件，支援SD 1.x和SD 2.x模型，其他模型型別需要使用Diffusers後端。
SD.Next 支援非常多種類的模型。簡單數了一下，大概是20-30種模型可供支援。而有關使用平臺，SD.Next 支援nVidia GPU、AMD GPU、Intel Arc GPU、相容DirectX的所有GPU、相容OpenVINO的所有裝置、Apple M1/M2、ONNX/Olive等。也就是說，只要你是一臺正經裝置，基本上都能跑通。另外，專案還設定了更好看的使用者介面，支援主題切換。
那麼，簡單來說說專案的部署吧。專案檔案中有一個非常詳細的 Step by Step 安裝教程，在這裡我們簡單進行一個概括。
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安裝 Git，根據自己的系統進行安裝即可。 -
安裝 Python 環境 -
從 GitHub 克隆專案，進入專案的目錄
最後，執行適用於您作業系統的啟動器來啟動Web介面：
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Windows: webui.bat –debug 或 .\webui.ps1 –debug -
Linux: ./webui.sh –debug -
Mac: ./webui.sh –debug
怎麼樣，是不是很簡單？感興趣的小夥伴，可以動手試試了！
專案地址：
https://github.com/vladmandic/automatic
最後，再來看看B站的新影片吧！
這一期的影片，分享了一個換臉專案 FaceFusion，我們將其製作成了一鍵啟動懶人包，可以透過網盤下載，本地直接部署。
如果本地算力不足，可以使用雲平臺進行計算，我們也準備了一鍵映象，GPU這邊選擇4090就可以跑了，價效比最高。
潞晨雲：
https://cloud.luchentech.com
順提一嘴，本期影片點贊過三萬，我們將手把手教大家訓練一個 DFM 模型，比起市面上免費的 DFM 模型來說，效果肯定是好上加好的！還請大家多多支援！
影片連結：
https://www.bilibili.com/video/BV1Nw4m1S7Q4/
好了，本期的內容就是這麼多，我們下期再見！
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