Diffusion models代码解读：入门与实战

前言：昨晚字节跳动刚发布了一篇音频+姿态控制人类视频生成OmniHuman-1的论文，效果非常炸裂，并且是基于最新的MM-DiT架构，今天博主详细解读一下这一技术。

目录

贡献概述

方法详解

音频条件注入

Pose条件注入

参考图片条件注入

训练策略

训练数据

论文

个人感悟

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贡献概述

端到端的人类动画，例如基于音频的对话人类生成，在最近几年经历了显著的进展。然而，现有方法在扩展为大型通用视频生成模型方面仍然面临挑战，限制了它们在实际应用中的潜力。本文提出了 OmniHuman，一个基于扩散变换器的框架，通过将与运动相关的条件混合到训练阶段来扩展数据。为此，我们引入了这两种混合条件的训练原则，以及相应的模型架