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业界领先的面部操控平台
CVPR 2023论文《SadTalker：学习用于风格化音频驱动单图像说话人动画的真实3D运动系数》
无需任何专用硬件或软件安装，即可在浏览器中使用网络摄像头实时生成逼真的虚拟化身。这是一个纯粹的谷歌Colab封装程序，用于在浏览器中运行基于First-order-motion-model的实时虚拟化身技术（即Avatarify）。此外，还有其他Colab项目提供易于使用的界面，让你能够结合自己的媒体和丰富的图形用户界面（GUI）来使用FOMM、Wav2Lip和Liquid-warping-GAN等模型。
利用深度伪造技术生成角色和游戏素材的头像
我们 WACV23 论文“基于联合变换和合成的跨身份视频运动重定向”的 PyTorch 实现代码。
lipsync是一个简单易用且更新及时的Python库，用于唇部同步，基于Wav2Lip。它可以根据提供的音频同步视频和图像中的嘴唇动作，支持CPU/CUDA，并使用缓存机制以加快处理速度。
Deepstory 将文本（包括生成的文本）转换成视频，视频中的人物角色会用自己的声音动画化地讲述你的故事。
交换图像和视频中的面部。创建面部嵌入。增强面部图像质量。部署为 Web API。
只需一张图片和10秒钟的音频样本，我们的项目就能帮你制作一段视频，视频中你看起来好像在说你想要表达的文字。
利用深度伪造技术进行图像和视频换脸
会说话的脸部生成系统
联邦学习中从梯度泄露到对抗攻击
这是针对论文“Not with my name! 推断扩散模型使用输入字符串的艺术家姓名”的官方实现。
一款基于随机森林模型的音频文件真伪检测应用。
利用身份文件光学字符识别 (OCR)、人脸比对、生物特征活体检测（防欺诈）等技术，实施了解你的客户 (KYC) 流程，以及更多功能。
这项研究旨在介绍深度伪造技术，展示该领域最先进的实现方法以及这项技术能够实现的功能示例。
三个支持人脸增强功能的换脸程序，均已完整转换为ONNX模型。
