AI 虚拟人物和真实视频融合可能会用到以下工具:
此外,还有 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等工具。Pika 对奇幻感强的画面把控较好,但真实环境画面易糊,新的唇形同步功能需抽卡;Pixverse 在高清化方面有优势,对特定物体移动的画面友好,但生成视频有帧率问题;Runway 在真实影像质感方面表现最佳,但爱变色且光影不稳定;SVD 整体表现略差,仅在风景片测试中表现较好。在实际使用中,可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。
更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会变化,使用时请遵守相关条款和政策,并注意版权和伦理责任。
制作数字人(Digital Human)的工具主要是指那些能够创建虚拟角色、虚拟形象或者虚拟代言人的软件和技术。以下是几个可以用来制作数字人的工具:1.HeyGen:HeyGen是一个AI驱动的平台,可以创建逼真的数字人脸和角色。它使用深度学习算法来生成高质量的肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。2.Synthesia:Synthesia是一个AI视频制作平台,允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步。它支持多种语言,并可以用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。3.D-ID:D-ID是一家提供AI拟真人视频产品服务和开发的公司,只需上传人像照片和输入要说的内容,平台提供的AI语音机器人将自动转换成语音,然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时,请确保遵守相关的使用条款和隐私政策,并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。类似问题:对口型的软件有哪些?
总结一下,整体看下来,Pika、Pixverse、Runway三家各有优劣,综合能力差距不算太大。Pika对于奇幻感比较强的画面把控是四家里最好的,会比较自然,但真实环境的画面比较容易糊,Pika更新的唇形同步功能虽然没有太引发热议,也是一个要不断抽卡的功能,但嘴形同步集成到平台上实际上是非常便捷的;Pixverse在高清化方面是四家里比较优势的,以及对于一些偏风景和纪录的、有特定物体移动的画面会非常友好,Pika和Runway在测试风景那里的时候,差点垮了,但有一个问题就是生成的视频有点帧率问题,导致处理到人物的时候,会有种慢速播放的感觉,容易出戏;Runway在真实影像方面质感是最好的,战争片全景的镜头处理得最好,以及Runway的控件确实目前体验感也比较好,但Runway就是特别爱变色,光影非常不稳定;SVD整体真的略拉垮……唯一能打的就是在风景片的测试,那条测试他是跑得最好的,其他方面就真的还很一般……我在做视频的时候,其实是会根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。举个栗子:Pixverse擅长物体滑行运动,我们就会用Pixverse生成,但这个视频里前面有一部分的飞机变形了,我们就会把Pixverse里生成的视频再放到Pika里面去局部重绘。有手部特殊运动的画面,我们就会用Runway来辅助完成。需要人物表情比较自然的画面我们就会用Pika来生成。总之就是,办法总比困难多,想尽一切招数,解决问题。这里本来可以对应介绍一些视听语言的书,但篇幅实在太长了目前,下次再推荐!第四步,AI声音
我们每一个prompt的角色形象都这么写——景别+角色特征+位置关系+环境+影片风格+比例,其实差不多生2-3次,就能生出差不多匹配的角色形象。Prompt:Medium shot,side view,a middle-aged man wearing glasses and a gray short shirt with gray hair is sitting at the desk with his head lowered.A 14-year-old girl with a ponytail wearing a white T-shirt and jeans is standing in front of the bookshelf.The room surrounded by bookshelves is at dusk.Pixar animated movie style,highly detailed,8k--niji 6--ar 7:3(这张双人关系的图我最后没用,因为四个工具都跑不出稳定的视频,我懒得Roll了)(角色一:扎马尾、穿白色T恤、穿牛仔裤的14岁女孩)(角色二:戴眼镜、灰色头发、穿灰色短衬衫的50岁男人)接着,确定了主场景,主场景是四面都是书柜的屋子,但是场景一致性太难保持了,所以我们取巧,用了穿书的方式,把场景分布到不同地区。在室内的镜头,因为AI对书房的理解也还比较相似,尽管有些穿帮的地方,还好主场景出现的时间不算长,倒也还能接受。解决了人物和场景一致性的问题,生图的障碍就还是双人关系镜头的部分。但这次要比上个视频做起来稍微容易一些,因为至少生成关系镜头没有那么麻烦了,MJ的语义理解好多了,部分镜头我们还比较喜欢,比如女孩能在镜子里看到妈妈这个镜头。但我们要自由地生成同场戏内不同角度的关系镜头,还是很难。