Face-Image-Motion-Model
项目地址：https://github.com/tg-bomze/Face-Image-Motion-Model
功能: 照片根据提供者的脸部运动而运动
StyleGAN2-Face-Modificator
项目地址：https://github.com/tg-bomze/StyleGAN2-Face-Modificator
功能: 高分辨率图像生成, 把低分辨的人脸图像提升细节质量
ESRGAN
项目地址：https://github.com/xinntao/ESRGAN
功能: 视频分辨率提升
Artbreeder
Artbreeder 是一款在线生成程序，该网站拥有大量不同风格的面部图像，用户可以手动进行调整，将不同的图像混合在一起，生成全新的图像。
比如根据古画脑补成接近真人的照片
Realistic-Neural-Talking-Head-Models
https://github.com/vincent-thevenin/Realistic-Neural-Talking-Head-Models
只需要少量图像样本，就能学习到高度逼真和个性化的目标人物面部模型。甚至对于肖像画也一样适用。
First-Order-Model
https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
一张名人照片，加上随便一段视频，就能让照片里的人物分分钟动起来。
比如输入一段川普的视频，原本静止在画面中的史塔克们，也忍不住跟着动了起来
DAIN
https://github.com/baowenbo/DAIN
DAIN是上海交通大学开发的插帧算法，能把30fps的视频一口气插帧到480fps，让视频丝滑流畅，毫无卡顿。
Topaz Labs
Topaz Labs的能力，是基于机器学习技术和trimap技术，增加照片的分辨率，补充像素细节。
提供添加蒙版，AI色彩、细节增强，AI降噪，无损失放大等功能。
Wav2Lip
给算法一个音频文件，算法可以让视频里的人物，将这段话自然地念出来
https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip
https://bhaasha.iiit.ac.in/lipsync/
Lip2Wav
AI “读唇术”。
视频的声音没了，Lip2Wav 帮你生成。
根据画面嘴唇的动作，进行“读唇”，给你音频结果
https://github.com/Rudrabha/Lip2Wav
Bringing Old Photo Back to Life
老照片的修复, 清晰度细节提升
https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
DeOldify
人工智能上色
https://github.com/jantic/DeOldify
Real time Image Animation
https://github.com/anandpawara/Real_Time_Image_Animation
Real-Time Voice Cloning
https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning
Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
Vid2Vid
vid2vid是NVIDIA公司提出的一种图像翻译模型 ，通过输入语义图来生成视频，
DeepNude
只要给DeepNude一张女性照片，借助神经网络技术，软件可以自动“脱掉”女性身上的衣服，显示出LUO体照片
人物肖像随机生成网站： https://thispersondoesnotexist.com/
简笔画转写实人脸:http://geometrylearning.com/DeepFaceDrawing/ AI你画我猜：https://quickdraw.withgoogle.com/ 与AI一起涂鸦：https://magic-sketchpad.glitch.me/ 拼贴画联想生成：https://www.autodraw.com/
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