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简介
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型，旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征，并将其作为输入到HMControlModule，从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块，提高了生成视频的连续性和保真度。此外，HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情，以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint，实现了框架的热插拔适配器，不会影响T2I模型的泛化能力。
截图
产品特色
网络结构：构建了一种新的网络结构，用于生成连续性和保真度更高的视频。
图像生成：能够从驱动视频中提取特征并生成视频。
运动模块：通过Animatediff模块优化，提高视频帧之间的连续性。
表情编辑：使用ARKit面部混合形状控制生成的面部表情。
与SD1.5兼容：基于SD1.5构建的框架，可以无缝集成任何在SD1.5基础上开发的样式化模型。
与LCM兼容：通过HMReferenceModule引入的高保真条件，可以在更少的采样步骤中实现高保真结果。
与其他方法的比较：提供了与其他图像生成方法的比较，展示了HelloMeme的优势。
使用教程
步骤1：准备驱动视频，确保视频帧清晰且连贯。
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步骤2：提取驱动视频的每一帧特征。
步骤3：将提取的特征作为输入到HMControlModule。
步骤4：通过Animatediff模块优化视频帧之间的连续性。
步骤5：如果需要编辑面部表情，使用ARKit面部混合形状进行控制。
步骤6：根据需要，将HelloMeme与SD1.5或其他模型进行集成。
步骤7：调整参数，优化生成的图像或视频的质量。
步骤8：生成最终的图像或视频，并根据需要进行后期处理。
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