連結：https://wangyuchi369.github.io/InstructAvatar/
InstructAvatar是一個創新的文本引導方法，用於生成具有豐富情感表達的2D頭像。該模型透過自然語言接口控制頭像的情感和麵部動作，提供了細粒度控制、改進的互動性和對生成影片的泛化能力。它設計了一個自動化註釋流程來構建指令-影片配對的訓練資料集，並配備了一個新穎的雙分支擴散基礎生成器，可以同時根據音訊和文本指令預測頭像。實驗結果表明，InstructAvatar在細粒度情感控制、唇同步質量和自然度方面均優於現有方法。
需求人群：
InstructAvatar的目標受眾為AI研究者、頭像生成應用開發者以及對虛擬形象製作感興趣的使用者。它適合他們因為：1) 提供了一種新的頭像生成方法，可以用於研究和開發；2) 透過文本引導的方式簡化了頭像的情感和動作控制；3) 支援細粒度控制，使得生成的頭像更加生動和個性化；4) 具有改進的互動性和泛化能力，可以適應不同的應用場景。
使用場景示例：
- AI研究者使用InstructAvatar生成具有特定情感表達的頭像，用於情感辨識演演算法的訓練。
- 應用開發者利用InstructAvatar建立虛擬客服或遊戲角色，提供更自然的互動體驗。
- 內容創作者使用InstructAvatar生成個性化的虛擬形象，用於社交媒體或影片製作。
產品特色：
- 細粒度情感控制：根據文本指令精確控制頭像的情感表達。
- 面部動作生成：基於音訊和文本指令生成頭像的面部動作。
- 自動化註釋：構建指令-影片配對的訓練資料集。
- 雙分支擴散基礎生成器：同時處理音訊和文本，預測頭像。
- 改進的互動性：透過自然語言介面與使用者互動。
- 泛化能力：對生成影片具有較好的泛化能力。
使用教學：
步驟1：訪問InstructAvatar的官方網站。
步驟2：瞭解產品介紹和功能特點。
步驟3：根據需要選擇相應的文本指令來控制頭像的情感和動作。
步驟4：上傳使用者自己的頭像圖片，作為生成影片的基礎。
步驟5：透過自然語言接口輸入指令，如情感型別或面部動作。
步驟6：模型根據指令生成頭像影片。
步驟7：檢查生成的影片，確保滿足預期效果。
步驟8：根據需要調整指令或上傳新的頭像圖片，以最佳化生成效果。