几个跟数字人项目相关的开源大模型
目前很多大模型如雨后春笋般涌现出来，都有点心慌了。冷静下来还是需要一个个去识别哪些对自己有用。
AI Voice Chat
https://github.com/WeberJulian/AI-voice-chat
它是一个简化版的react app，可以用自己的语音跟chatGPT 语音聊天。
它使用Whisper Large v3来转录，使用openchat 3.5 AWQ作为语言助手，XTTS v2用来文本转语音。
它的优势是语言对语音的几乎无延迟特性。运行在RTX 3090 GPU上。
Diffusion Avatars
https://tobias-kirschstein.github.io/diffusion-avatars/（代码还在开发中）
它用来合成一个高保真的3D头像，提供对姿势和表情的控制。
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将表情传输到3D头像动画
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通过 NPHM 制作头像动画
通过底层 NPHM 进行控制。我们通过在几个目标表达式之间进行插值来获得表达式代码 z exp 。使用光栅化和我们基于扩散的神经渲染器，表达代码被转换为具有视点控制的现实化身。
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自己制作头像动画
通过拖动蓝色点到相应的表情，完成3D人物表情的改变，中间的过渡很流畅。
PoseGPT: 通过对话的方式实时生成3D人物姿态
https://yfeng95.github.io/posegpt/（代码还在开发中）
这是一个采用大型语言模型 (LLM) 来从图像或文本描述中理解和推理 3D 人体姿势的框架。源于人类从单个图像或简短描述中直观地理解姿势的能力，这是一个将图像解释、世界知识和对肢体语言的理解交织在一起的过程。传统的人体姿势估计方法，无论是基于图像的还是基于文本的，通常缺乏整体场景理解和细致入微的推理，导致视觉数据与其现实世界含义之间的脱节。PoseGPT 通过将 SMPL 姿势嵌入为多模态 LLM 中的独特信号标记来解决这些限制，从而能够从文本和视觉输入直接生成 3D 身体姿势。从而促进两项高级任务：推测性姿势生成和姿势估计推理。这些任务涉及推理人类从微妙的文本查询中生成 3D 姿势，可能还伴有图像。我们为这些任务建立了基准，超越了传统的 3D 姿态生成和估计方法。此外，PoseGPT 能够基于复杂推理理解和生成 3D 人体姿势，为人体姿势分析开辟了新的方向。
Animate Anyone
https://humanaigc.github.io/animate-anyone/
这个模型实现从静止图像到人物动态视频。这个用来实现角色动画的一致性。引入了有效的姿势引导器来指导角色的运动，并采用有效的时间建模方法来确保视频帧之间平滑的帧间过渡。
最后分享两个从文本到3D模型的流程：
https://3d.csm.ai/ 用来图片生成3D模型。
https://www.krea.ai/ 用来做参考制作理想模型
https://magnific.ai/ 用来将图片更加清晰
https://runwayml.com/ 做成动画
图生成法向图导入Blender处理：
https://huggingface.co/spaces/flamehaze1115/Wonder3D-demo
