将stable diffusion应用于talking head generation方面的工作，大家知道有什么效果比较好的吗？

Question

前两天看了dreamtalk和difftalk，复现过程中发现这两个方法都不太完善。difftalk的生成结果经过了后期处理，无法复现；dreamtalk用作者给的示例效果挺好的，自己找的其他示例就一般了，分辨率比较低（只支持256x256输入）
sd结合说话头生成还有什么其他有参考价值的工作吗~最好是开源的、能复现出示例效果的。这个领域是不是还处于学术阶段T T

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

我了解到你正在寻找能够实现stable diffusion的开源talking head generation工作，并且想要复现效果。根据你的描述，difftalk和dreamtalk这两个方法不符合你的需求。你想知道是否还有其他开源的相关工作可以参考，并了解该领域是否还处于学术研究阶段。

首先，对于stable diffusion技术在talking head generation中的应用，我无法直接提供确切的工作，因为这个领域的研究是不断发展的，可能存在一些最新的工作还未被公开。

然而，我可以给你一些建议来寻找相关的开源工作和解决方案。你可以按照以下步骤进行：

1. 学术论文搜索: 首先，在Google学术搜索或其他相关学术论文数据库上搜索相关论文，使用关键词如 "stable diffusion talking head generation" 或者 "talking head generation open source"。浏览相关论文的摘要和介绍，寻找那些提到使用stable diffusion技术或者可以复现实例效果的开源工作。

2. 学术会议和期刊: 关注计算机图像相关的学术会议和期刊，如CVPR、ECCV、ICCV等，这些会议和期刊通常会发布最前沿的研究成果。阅读近几年的论文，看是否有人在talking head generation领域中使用了stable diffusion技术，并提供了开源代码供你参考。

3. GitHub和开源社区: 搜索GitHub和其他开源社区，如arXiv，寻找与talking head generation相关的开源项目。这些项目通常会在README或者代码注释中提供详细的解释和使用说明。检查项目是否使用了stable diffusion技术，并阅读相关文档以了解复现示例效果的具体方法。

4. 排除法: 如果以上方法都无法找到满足要求的开源工作，那可能说明该领域还没有被广泛开源。在这种情况下，你可以考虑尝试联系相关领域的研究者，寻求他们的建议或者与他们合作开展进一步的研究。

总结来说，寻找可以实现stable diffusion的开源talking head generation工作可能需要一些时间和努力。你可以通过学术论文搜索、关注学术会议和期刊、检查GitHub和开源社区等方法进行探索。如果找不到满足要求的开源工作，你可以考虑与领域内的研究者合作或者自行开展研究。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^