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OmniHuman-1 VS GitHub - Deep-Agent/R1-V

OmniHuman-1与GitHub - Deep-Agent/R1-V对比，OmniHuman-1与GitHub - Deep-Agent/R1-V有什么不同？

OmniHuman-1

OmniHuman-1 enables the creation of highly realistic human animations from minimal inputs like a single image and audio.
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什么是OmniHuman-1

OmniHuman-1是一种端到端的多模态条件人类视频生成框架，可以根据单张人类图像和运动信号（如音频、视频或音频与视频的组合）生成逼真的人类视频。它通过引入混合训练策略，克服了以往方法面临的高质量数据稀缺问题，使得模型能够从多种条件信号中受益。OmniHuman-1显著优于现有方法，在生成极其真实的人类视频时，尤其是从音频等较弱信号输入中，表现尤为出色。它支持任何纵横比的图像输入，无论是肖像、半身像还是全身图像，在不同场景下都能交付更具生命力和高质量的结果。

OmniHuman-1怎么用？

OmniHuman-1的使用方式非常简单。用户只需提供一张人类图像和相应的音频或视频信号，模型便可自动生成对应的人类视频。无论是单一的音频驱动，还是音频与视频结合的双重驱动，OmniHuman-1都能够高效生成真实的动画效果。用户可以灵活选择适合场景的输入条件，得到与实际情况相符的高质量人类视频。

OmniHuman-1核心功能

  • OmniHuman-1的核心功能包括：
  • 支持多种输入信号，如单一图像与音频、视频或音频与视频结合。
  • 具备强大的多模态条件训练能力，能从数据扩展中获益，优化视频生成质量。
  • 生成高逼真度的人类视频，尤其在音频驱动时，能显著提高运动、光照和纹理的真实感。
  • 支持任何纵横比的图像输入，适应各种人物图像（如肖像、半身像和全身像）。
  • 适应多种场景，包括讲解、手势、唱歌等，能够处理高难度动作和风格多样的音乐。

OmniHuman-1使用案例

  • OmniHuman-1的使用案例：
  • 基于TED演讲生成的音频驱动讲解视频。
  • 生成不同体态的肖像和全身人类视频，广泛应用于广告和短视频制作。
  • 结合音频与视频驱动生成具有复杂手势的多模态动作视频。
  • 生成多种音乐风格的唱歌视频，包括高音和各种姿势变化。

OmniHuman-1价格

OmniHuman-1的价格目前尚未公开，但该项目是由Bytedance团队领导开发，预计将针对研究人员和企业提供不同的授权和使用方式。更多信息可以联系项目团队。

OmniHuman-1公司名称

OmniHuman-1由Bytedance公司开发。

OmniHuman-1联系方式

OmniHuman-1的官方联系方式为：[email protected]。

OmniHuman-1社交媒体

OmniHuman-1在社交媒体上的最新动态： - Twitter: @OmniHumanLab - Instagram: @OmniHuman

GitHub - Deep-Agent/R1-V

R1-V enhances VLMs with Reinforcement Learning, boosting generalization and robustness with minimal cost.
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什么是GitHub - Deep-Agent/R1-V

R1-V represents a pivotal innovation in Vision Language Models (VLMs), where the core of its success lies in the use of Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR). This technique offers superior performance over traditional methods like chain-of-thought supervised fine-tuning (CoT-SFT) in terms of both efficiency and robustness, particularly in handling out-of-distribution (OOD) data. R1-V pushes the boundaries of visual reasoning by incentivizing models to develop generalizable visual counting capabilities, ensuring they do not overfit to training datasets.

GitHub - Deep-Agent/R1-V怎么用？

Using R1-V involves training a model with RLVR to enhance its ability to generalize across unseen data. The process starts by preparing the necessary datasets and installing required dependencies, followed by setting up the training environment. R1-V’s training involves feeding the model with visual reasoning tasks, emphasizing tasks that challenge the model to think beyond its training set. With just $2.62 in cost for training on 8 A100 GPUs for 30 minutes, R1-V proves that significant advancements in VLM capabilities can be achieved at a low price.

GitHub - Deep-Agent/R1-V核心功能

  • R1-V核心功能：
  • 采用Reinforcement Learning with Verifiable Rewards（RLVR）提升VLM的泛化能力
  • 优化了在Out-of-Distribution（OOD）数据上的鲁棒性
  • 实现了2B模型在OOD测试中的优于72B模型的表现
  • 以极低的成本（$2.62）完成30分钟训练
  • 所有资源开源，便于进一步开发和研究

GitHub - Deep-Agent/R1-V使用案例

  • R1-V使用案例：
  • 在CLEVR-70k和R1-Distilled视觉推理数据集上进行训练，提升VLM的推理能力
  • 在多种复杂视觉推理任务中，成功展示了RLVR的优势，尤其在OOD测试中表现突出
  • 提供开源代码和数据集，促进AI社区的合作与进步

GitHub - Deep-Agent/R1-V价格

R1-V的训练在8台A100 GPU上进行，持续30分钟，训练成本为$2.62，极为经济。

GitHub - Deep-Agent/R1-V公司名称

R1-V的开发团队包括Liang Chen、Lei Li、Haozhe Zhao、Yifan Song等，致力于推动视觉语言模型的长远发展。

GitHub - Deep-Agent/R1-V联系方式

R1-V的官方Email地址为：[email protected]

GitHub - Deep-Agent/R1-V社交媒体

R1-V社交媒体： - Twitter: @DeepAgent - Instagram: @deep.agent.research