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欢迎大家踏入本期的《AI艺术周刊》。在这里，我们一起探索人工智能的最新进展和它如何重新定义艺术创作的边界。无论你是 AI 艺术的狂热爱好者，还是对这一领域充满好奇的新手，我们都将为你带来灵感的火花和实践中的深刻见解。让我们共同揭开 AI 艺术的神秘面纱，探索它的无限可能。* 每周我需要花费大约 8-12 小时来整理这些周刊内容。如果你喜欢我的工作，不妨在下方赠我一杯咖啡，可以令我保持思绪清晰与热情不减 🙏🌟 本期要闻：
WildGaussians: 自然环境中的高效 3D 高斯表示方法| https://wild-gaussians.github.io/?ref=aiartweekly |
WildGaussian 高斯是一种新的 3D 高斯喷涂方法，能够处理遮挡和外观变化。该方法能够实现实时渲染速度，并且在处理非标准环境数据方面优于其他方法。
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注: WildGaussians 示例Tailor3D: 使用双面图像定制 3D 资产的编辑与生成
| https://tailor3d-2024.github.io/?ref=aiartweekly |
Tailor3D 能够通过文本或单面及双面图像创建定制 3D 资产。该方法还支持通过额外的文本提示对输入进行修改![]()
注: Tailor3D 示例MeshAvatar：从多视角视频学习高质量三角形人体化身https://shad0wta9.github.io/meshavatar-page/?ref=aiartweekly |
MeshAvatar 能从多视角视频生成高质量的三角形人体化身。这些化身可以被编辑、操纵和重新照明![]()
注: MeshAvatar 示例3D Gaussian Ray Tracing: 快速追踪粒子场景https://gaussiantracer.github.io/?ref=aiartweekly |
3D Gaussian Ray Tracing 3D 高斯喷涂提供了光线追踪支持。该方法能够处理大量半透明粒子，非常适合从高度畸变的摄像头进行渲染，因此非常适用于机器人技术![]()
注: 3D Gaussian Ray Tracing 示例RodinHD：使用扩散模型生成高保真 3D 化身https://rodinhd.github.io/?ref=aiartweekly |
RodinHD 能够从肖像图片生成高保真的 3D 化身。该方法能够捕捉到复杂的细节，如发型，并能适用于非标准环境下的肖像输入![]()
注: RodinHD 示例https://ustc3dv.github.io/PICA/?ref=aiartweekly |
PICA 能从多视角视频生成具有物理精确动态的高保真可动服装人体化身，即使是对于宽松的服装也能精确处理注: PICA 示例
Infinite Motion：通过长文本指令扩展动作生成| https://shuochengzhai.github.io/Infinite-motion.github.io/?ref=aiartweekly |
Infinite Motion 可以根据任意长度的文本生成长时间的动作！该模型还支持对生成序列中的局部片段进行精确编辑，提供了无与伦比的控制和灵活性，使动作合成更加完善![]()
注: Infinite Motion 示例
CrowdMoGen：零样本文本驱动的群体动作生成技术https://gxyes.github.io/projects/CrowdMoGen.html?ref=aiartweekly |
CrowdMoGen 能够基于文本提示生成群体动作！该模型能够根据整体计划高效合成所需的集体动作，并且能够处理各种场景和不同规模的人群![]()
注: CrowdMoGen 示例
https://4d-diffusion.github.io/?ref=aiartweekly |
Google DeepMind 正在研究 4DiM，这是一个用于 4D 新视角合成的级联扩散模型。它能从一张图片以及一组相机位置和时间戳中生成具有时间动态的 3D 场景![]()
注: 4DiM 示例
| https://jsxzs.github.io/sa4d/?ref=aiartweekly |
SA4D 是一个基于 4D 高斯的框架，可以在 4D 数字世界中分割任何物体。该方法能够在几秒钟内移除、重新着色、组合，并渲染物体的高质量遮罩![]()
注: SA4D 示例
| https://blog.fal.ai/auraflow/?ref=aiartweekly |
al.ai 本周发布了 AuraFlow v0.1，这是一款新的文本到图像开源基础模型系列的首次发布。随着 Stability AI 变得不稳定，我们已经有一段时间没有看到新的开源文本到图像模型了，因此这对开源社区来说是个好消息![]()
注 : AuraFlow v0.1 示例
ColorPeel：通过颜色和形状分离的扩散模型颜色提示学习https://moatifbutt.github.io/colorpeel/?ref=aiartweekly |
ColorPeel能够生成具有特定颜色和形状的图像中的对象![]()
注: ColorPeel 示例
HumanRefiner：通过粗到细的姿态可逆引导，对异常人体生成及细化进行评估https://github.com/Enderfga/HumanRefiner?ref=aiartweekly |
HumanRefiner 能够提升图像中人体手部和四肢的细节质量！该技术可以识别并修正与异常人体姿势相关的各种问题![]()
注: HumanRefiner 示例
Minutes to Seconds：基于 DDPM 的图像修复方法| https://github.com/linghuyuhangyuan/M2S?ref=aiartweekly |
Minutes to Seconds 是一种新的基于 DDPM 的图像修复技术，比RePaint快60倍！![]()
注: Minutes to Seconds 示例
| https://github.com/kamwoh/partcraft?ref=aiartweekly |
PartCraft 能够逐部件生成对象！非常适合创造新型的动物、机器人和人类混合体![]()
注: PartCraft 示例
Still-Moving：无需定制视频数据的定制视频生成技术| https://still-moving.github.io/?ref=aiartweekly |
Still-Moving 可以结合定制的文本到图像模型的空间先验和文本到视频模型的动作先验来定制视频模型。这使得视频生成可以个性化、风格化，并且具有条件约束![]()
注: Still-Moving 示例
Live2Diff：通过视频扩散模型中的单向注意力实现实时流图像转换https://live2diff.github.io/?ref=aiartweekly |
Live2Diff 是第一个尝试将单向注意力模型应用于实时视频流处理。它在 RTX 4090 GPU 上实现了每秒 16 帧的处理速度![]()
注: Live2Diff 示例
https://gseancdat.github.io/projects/GIMMVFI?ref=aiartweekly |
GIMM 是一种新的视频插值方法，它利用运动建模来预测帧之间的运动![]()
注: GIMM 示例
https://naver-ai.github.io/rewas/?ref=aiartweekly |
ReWaS 能从文本和视频生成声效。这种方法能够从视频中估计音频的结构信息，同时接收用户提示的关键内容线索![]()
注: ReWaS 示例
MuseBarControl：通过预训练和反事实损失增强符号音乐生成中的细粒度控制https://ganperf.github.io/musebarcontrol.github.io/musebarcontrol/?ref=aiartweekly |
MuseBarControl 允许在符号音乐生成中对单个小节进行细粒度控制。这使得可以指定每个小节的音符数量、音高范围和和声，以及整个作品的结构![]()
注: MuseBarControl 示例
⚒️ 工具与教程:
@bennash 创建了一个新网站，该网站可以生成图像的提示，类似于 Midjourney 的 /describe 功能或 Clip Interrogator| https://www.whatistheprompt.com |
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@KaAnDK 使用 Claude 创建了一个 SVG 生成器工具| https://x.com/Martin_Haerlin/status/1795090318074806758?ref=aiartweekly |
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@toyxyz3 对 LivePortrait 进行了一些应用效果测试| https://twitter.com/toyxyz3/status/1811300657158320450?ref=aiartweekly |
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@Arata_Fukoe 使用 ChatGPT、Suno AI、DreamMachine、Gen-3、Kling、Midjourney 和 Stable Diffusion 制作的一首 MV| https://twitter.com/Arata_Fukoe/status/1809840865063629292?ref=aiartweekly |
@HelloShueti 创作了一部感人的美丽AI短片。值得一看！| https://twitter.com/HelloShueti/status/1811090366910636525?ref=aiartweekly |
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| https://twitter.com/ekpraet/status/1809925902513697232?ref=aiartweekly |
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如果你也对 Midjourney 或艺术设计感兴趣，那么欢迎加入我们的社群！在这里，我们可以一起探讨有趣的设计话题，共同探索 Midjourney 所带来的无限可能性！
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注：如果你与我一样热衷于紧跟人工智能与设计的最新趋势，那么我强烈推荐你试用下我们精心打造的这款应用 — 设计原力。这款应用能够让你随时了解到最前沿的信息，让你的信息库始终保持最新状态▲ 好了，以上这些就是本节的全部内容了 ～ 如果，你也对 AI 绘画感兴趣，不妨记得关注我！我们下期见！！
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