整合營銷服務商
電腦端+手機端+微信端=數據同步管理
免費咨詢熱線：
電腦端+手機端+微信端=數據同步管理
免費咨詢熱線：
窩電子相冊制作軟件怎么制作視頻？很多時候，我們在用ppt展示自己的工作或學習時，都會要插入圖片或視頻。我們可以利用powerpoint制作一個精美的PPT相冊，打開PPT空白文檔，通過“插入”→“相冊”，把需要制作視頻相冊的照片全部導入PPT中。然后再用貍窩PPT轉換器轉換成電子相冊。下面，一起來看看貍窩電子相冊制作軟件怎么制作視頻。
照片導入PPT空白文檔之后，由于照片尺寸的不同，所以有的PPT頁面會出現大片的空白，影響美觀。此時我們需要為PPT相冊選擇一個漂亮的背景圖片，可以是靜態或者動態的都行。單擊幻燈片頁面空白處，然后選擇背景格式設置，把背景圖片插入PPT相冊中。
接下來就需要美化照片，單擊選中照片，然后拖動照片四周的點可縮放或旋轉照片，使得照片在幻燈片頁面顯得平衡美觀，然后還可以選擇“圖片工具”為照片添加上邊框或特效等。
現在我們來設置照片的動畫特效：小編做的這個PPT相冊是每一張照片就是一張幻燈片，你也可以做成多張照片為一張幻燈片。我們利用“切換”特效來設置動畫效果，依次選中每一個幻燈片，然后在“切換”中選擇一種滿意的“切換方案”即可，非常簡單！
動畫效果設置完成之后，就可以保存PPT相冊了，但此時的PPT相冊還稱不上視頻相冊，因為它還只是PPT文檔格式的，接下來我們需要利用貍窩照片制作視頻軟件(又名貍窩PPT轉換器)把PPT相冊轉換為視頻相冊。
打開貍窩照片制作視頻軟件，通過“添加(A)”按鈕，把我們剛剛保存的PPT相冊導入軟件。
通過主界面“自定義”設置按鈕，為視頻相冊配上一段動聽的音樂，要不圖片寂靜無聲的展示，多少失了色彩，可以選擇MP3格式的音頻或MP4格式的視頻作為背景音樂都可以。
背景音樂添加完成之后，點擊確定按鈕回到軟件主界面，此時點擊預置方案進行設置視頻相冊的視頻格式，可以直接根據播放設備選擇格式，或者選擇高清視頻格式等。
現在可以在軟件主界面上點擊“start”按鈕，然后開始轉換PPT相冊為視頻相冊，在轉換的過程中我們可以上上網做點別的事情，等待視頻相冊的出爐。
當貍窩PPT轉換器提示轉換成功，就可以看到視頻相冊的輸出目錄，我們的視頻相冊就百分百制作成功了，趕快點擊播放視頻觀看視頻相冊的效果吧！當然，在以上效果的制作中，你們可以不用完全跟著小編的方法制作，利用Powerpoint還可以制作出很多非常棒的動畫效果，趕緊來動手嘗試吧！
Escripts Transformer 2 for Mac是AEscripts系列中蠻受歡迎的一款三維卷軸扭曲變形照片墻AE腳本，ae腳本transformer支持安裝在After Effect 2020、CC 2019、CC 2018、CC 2017、CC 2015等版本中使用，這次全新版本的ransformer腳本中還包含扭曲變形展開照片墻預設，多種不同的扭曲變形效果供你選擇，還在找AE視頻墻扭曲變形插件的朋友趕緊試試transformer吧！
Transformer 2 for Mac腳本介紹
AEscripts Transformer 2 for Mac是功能強大的素材轉換和After Effects動畫工具，可以將圖層扭曲變形，制作多畫面視頻墻效果，包含5種預設(卷軸，環形，扭曲等)，而且還可以根據自己繪制的路徑做扭曲，將大量圖片視頻制作成完全視頻墻效果，真正的模擬***圖層扭曲效果。
https://mac.orsoon.com/Mac/164476.html
AE視頻墻扭曲變形插件transformer功能特點
- 保存并加載多個轉換屬性
- 調整多個圖層的大小
- 計算蒙版路徑長度
- 偏移位置為網格或沿路徑
- 隨機位置
- 按行旋轉
- 高級音序器
- 沿路徑的彎曲和動畫片段
- 素材復制器
- 畫面分離器/切割器
- 制作全景或視頻墻
- 從多個圖層中選擇關鍵幀
- 動畫路徑
- 預設瀏覽器
- 使用新的Transformer Pack進行擴展！
活躍
https://mac.orsoon.com/Mac/164476.html
您可以使用蒙版將圖像切割成任何形狀的碎片
使用蒙版路徑或變換屬性創建屏幕墻
使用蒙版彎曲圖像
日，當下炙手可熱的快手宣布開源旗下明星產品可靈中一項重要技術項目LivePortrait。，該框架能夠準確、實時地將驅動視頻的表情、姿態遷移到靜態或動態人像視頻上，生成極具表現力的視頻結果。如下動圖所示：
LivePortrait的主要功能包括從單一圖像生成生動動畫、精確控制眼睛和嘴唇的動作、處理多個人物肖像的無縫拼接、支持多風格肖像、生成高分辨率動畫等。這些功能不僅讓LivePortrait在動畫生成上更加靈活多變，也為用戶提供了更多的創意空間。
并且，LivePortrait發布即可用，秉承快手風格，論文、主頁、代碼一鍵三連。LivePortrait一經開源，就得到了HuggingFace首席執行官Clément Delangue的關注轉發，首席戰略官 Thomas Wolf還親自體驗了功能，厲害了！
同時，LivePotrait獲得了開源社區的廣泛關注，短短一周多時間左右，在GitHub上總計收獲了6.4K Stars，550 Forks，140 Issues&PRs，獲得廣泛好評，關注仍在持續增長中：
和當前主流基于擴散模型的方法不同，LivePortrait探索并拓展了基于隱式關鍵點框架的潛力，從而平衡了模型計算效率和可控性。
LivePortrait聚焦于更好的泛化性，可控性和實用的效率。為了提升生成能力和可控性，LivePortrait采用69M高質量訓練幀，視頻-圖片混合訓練策略，升級網絡結構，并設計了更好的動作建模和優化方式。
此外，LivePortrait將隱式關鍵點看成一種面部混合變形 (Blendshape) 的有效隱式表示，并基于此精心提出了貼合 (stitching) 和重定向 (retargeting) 模塊。這兩個模塊為輕量MLP網絡，因此在提升可控性的同時，計算成本可以忽略。即使是和一些已有的基于擴散模型的方法比較，LivePortrait依舊很能打。
同時，在RTX4090 GPU上，LivePortrait的單幀生成速度能夠達到12.8ms，若經過進一步優化，如TensorRT，預計能達10ms以內！
LivePortrait的模型訓練分為兩階段。第一階段為基礎模型訓練，第二階段為貼合和重定向模塊訓練。
在第一階段模型訓練中，LivePortrait對基于隱式點的框架，如Face Vid2vid[1]，做了一系列改進，包括：
高質量訓練數據收集：LivePortrait采用了公開視頻數據集Voxceleb[2]，MEAD[3]，RAVDESS [4]和風格化圖片數據集AAHQ[5]。此外，還使用了大規模4K分辨率的人像視頻，包含不同的表情和姿態，200余小時的說話人像視頻，一個私有的數據集LightStage[6]，以及一些風格化的視頻和圖片。LivePortrait將長視頻分割成少于30秒的片段，并確保每個片段只包含一個人。為了保證訓練數據的質量，LivePortrait使用快手自研的KVQ[7]（快手自研的視頻質量評估方法，能夠綜合感知視頻的質量、內容、場景、美學、編碼、音頻等特征，執行多維度評價）來過濾低質量的視頻片段。總訓練數據有69M視頻，包含18.9K身份和60K靜態風格化人像。
視頻-圖像混合訓練：僅使用真人人像視頻訓練的模型對于真人人像表現良好，但對風格化人像（例如動漫）的泛化能力不足。風格化的人像視頻是較為稀有的，LivePortrait從不到100個身份中收集了僅約1.3K視頻片段。相比之下，高質量的風格化人像圖片更為豐富，LivePortrait收集了大約60K身份互異的圖片，提供多樣身份信息。為了利用這兩種數據類型，LivePortrait將每張圖片視為一幀視頻片段，并同時在視頻和圖片上訓練模型。這種混合訓練提升了模型的泛化能力。
升級的網絡結構：LivePortrait將規范隱式關鍵點估計網絡 (L)，頭部姿態估計網絡 (H) 和表情變形估計網絡 (Δ) 統一為了一個單一模型 (M)，并采用ConvNeXt-V2-Tiny[8]為其結構，從而直接估計輸入圖片的規范隱式關鍵點，頭部姿態和表情變形。此外，受到face vid2vid相關工作啟發，LivePortrait采用效果更優的SPADE[9]的解碼器作為生成器 (G)。隱式特征 (fs) 在變形后被細致地輸入SPADE解碼器，其中隱式特征的每個通道作為語義圖來生成驅動后的圖片。為了提升效率，LivePortrait還插入PixelShuffle[10]層作為 (G) 的最后一層，從而將分辨率由256提升為512。
更靈活的動作變換建模：原始隱式關鍵點的計算建模方式忽視了縮放系數，導致該縮放容易被學到表情系數里，使得訓練難度變大。為了解決這個問題，LivePortrait在建模中引入了縮放因子。LivePortrait發現縮放正則投影會導致過于靈活的可學習表情系數，造成跨身份驅動時的紋理粘連。因此LivePortrait采用的變換是一種靈活性和驅動性之間的折衷。
關鍵點引導的隱式關鍵點優化：原始的隱式點框架似乎缺少生動驅動面部表情的能力，例如眨眼和眼球運動。具體來說，驅動結果中人像的眼球方向和頭部朝向往往保持平行。LivePortrait將這些限制歸因于無監督學習細微面部表情的困難。為了解決這個問題，LivePortrait引入了2D關鍵點來捕捉微表情，用關鍵點引導的損失 (Lguide)作為隱式關鍵點優化的引導。
級聯損失函數：LivePortrait采用了face vid2vid的隱式關鍵點不變損失 (LE)，關鍵點先驗損失 (LL)，頭部姿態損失 (LH) 和變形先驗損失 (LΔ)。為了進一步提升紋理質量，LivePortrait采用了感知和GAN損失，不僅對輸入圖的全局領域，面部和嘴部的局部領域也施加了這些損失，記為級聯感知損失 (LP,cascade) 和級聯GAN損失 (LG,cascade) 。面部和嘴部區域由2D語義關鍵點定義。LivePortrait也采用了人臉身份損失 (Lfaceid) 來保留參考圖片的身份。
第一階段的所有模塊為從頭訓練，總的訓練優化函數 (Lbase) 為以上損失項的加權和。
LivePortrait將隱式關鍵點可以看成一種隱式混合變形，并發現這種組合只需借助一個輕量的MLP便可被較好地學習，計算消耗可忽略。
考慮到實際需求，LivePortrait設計了一個貼合模塊、眼部重定向模塊和嘴部重定向模塊。當參考人像被裁切時，驅動后的人像會從裁圖空間被反貼回原始圖像空間，貼合模塊的加入是為了避免反貼過程中出現像素錯位，比如肩膀區域。
由此，LivePortrait能對更大的圖片尺寸或多人合照進行動作驅動。眼部重定向模塊旨在解決跨身份驅動時眼睛閉合不完全的問題，尤其是當眼睛小的人像驅動眼睛大的人像時。嘴部重定向模塊的設計思想類似于眼部重定向模塊，它通過將參考圖片的嘴部驅動為閉合狀態來規范輸入，從而更好地進行驅動。
貼合模塊：在訓練過程中，貼合模塊 (S) 的輸入為參考圖的隱式關鍵點 (xs) 和另一身份驅動幀的隱式關鍵點 (xd)，并估計驅動隱式關鍵點 (xd) 的表情變化量 (Δst)。可以看到，和第一階段不同，LivePortrait采用跨身份的動作替代同身份的動作來增加訓練難度，旨在使貼合模塊具有更好的泛化性。
接著，驅動隱式關鍵點 (xd) 被更新，對應的驅動輸出為 (Ip,st) 。LivePortrait在這一階段也同時輸出自重建圖片 (Ip,recon)。最后，貼合模塊的損失函數(Lst) 計算兩者肩膀區域的像素一致損失以及貼合變化量的正則損失。
眼部和嘴部重定向模塊：眼部重定向模塊 (Reyes) 的輸入為參考圖隱式關鍵點 (xs)，參考圖眼部張開條件元組和一個隨機的驅動眼部張開系數，由此估計驅動關鍵點的變形變化量 (Δeyes)。
眼部張開條件元組表示眼部張開比例，越大表示眼部張開程度越大。類似的，嘴部重定向模塊 (Rlip) 的輸入為參考圖隱式關鍵點 (xs)，參考圖嘴部張開條件系數和一個隨機的驅動嘴部張開系數，并由此估計驅動關鍵點的變化量 (Δlip)。
接著，驅動關鍵點 (xd) 分別被眼部和嘴部對應的變形變化量更新，對應的驅動輸出為 (Ip,eyes) 和 (Ip,lip) 。
最后，眼部和嘴部重定向模塊的目標函數分別為 (Leyes) 和 (Llip)，分別計算眼部和嘴部區域的像素一致性損失，眼部和嘴部變化量的正則損失，以及隨機驅動系數與驅動輸出的張開條件系數之間的損失。
眼部和嘴部的變化量 (Δeyes) 和 (Δlip) 是相互獨立的，因此在推理階段，它們可以被線性相加并更新驅動隱式關鍵點。
LivePortrait的相關技術點，已在快手的諸多業務完成落地，包括快手魔表、快手私信、快影的AI表情玩法、快手直播、以及快手孵化的面向年輕人的噗嘰APP等，并將探索新的落地方式，持續為用戶創造價值。此外，LivePortrait會基于可靈基礎模型，進一步探索多模態驅動的人像視頻生成，追求更高品質的效果。
現在，無論你是想制作一段個性化的肖像視頻，還是想給老照片賦予新的生命，LivePortrait都能幫你輕松實現。這不僅僅是一個工具，更是一個讓創意無限擴展的平臺。所以，別再讓你的照片沉睡在相冊里了，讓LivePortrait喚醒它們，讓它們動起來，講述屬于它們自己的故事。
高性價比GPU算力：
https://www.ucloud.cn/site/active/gpu.html?ytag=gpu_wenzhang_0718_toutiao
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯系。
