照片秒变表情包，HelloMeme 上线模力方舟在线体验！

摘要：模力方舟现已上线由北京大学、天津大学、上海大学等高校联合 HelloGroup 团队发布的开源模型HelloMeme。在线体验地址：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=HelloMeme。

还在用手动抠图做表情包？现在，你只需要交给模型一张照片和参考图片/视频，就能自动生成动态表情演绎，让你的表情包「自己演出来」。

模力方舟现已上线由北京大学、天津大学、上海大学等高校联合 HelloGroup 团队发布的开源模型HelloMeme。在线体验地址：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=HelloMeme。

作为一个面向表情复现与视频生成的创新模型，HelloMeme不仅能让照片动起来，还能复刻原视频中的微表情、头部动作，生成高度还原的动态内容，天然适合用于表情包创作、虚拟角色演绎等场景。

动态表情包生成

传统表情动画模型在遇到「夸张表情 + 大幅动作」时，容易失真、破相；HelloMeme 针对这些痛点做了结构级优化，尤其适合用于动态表情包这类高动作幅度的内容生成：

表情丰富：支持精细化表情变化，能还原眼神、嘴型、表情肌等微动作；动作自然：融合头部姿态信息，兼顾局部表情与整体运动协调性；原生兼容 SD1.5：不动原模型权重，只优化轻量插件模块，泛化强、拓展性高；支持视频驱动：上传任意视频片段，照片即可准确带入。

HelloMeme 基于Stable Diffusion 1.5构建，通过插件方式插入了一种名为Spatial Knitting Attention（SK Attention）的新型注意力机制：

模型结构包含 HMReferenceNet、HMControlNet、HMDenoisingNet 三大模块；

参考图像提取高保真特征，驱动视频提取头部姿态 + 表情；核心去噪环节融合两类特征，保持原始面部特征的同时完成动作迁移；可选集成 Animatediff 模块，实现帧间过渡自然的视频连续生成。

整个流程无需更改 SD1.5 模型本身参数，支持与现有 LoRA / DreamBooth 等微调模型组合使用。

在 VFHQ 和 FFHQ 等标准数据集上，HelloMeme 在多个客观指标中均优于主流方法，包括：

FID 降低至 37.69（越低越好），优于 FollowYourEmoji（39.11）、LivePortrait（43.84）；PSNR / SSIM / LPIPS 指标表现更好，说明视频画质与驱动动作匹配度更高；在复杂表情、遮挡、角度偏移场景下生成稳定，视觉效果自然流畅。

简单两步，生成属于你的表情动画（以动态表情包为例）。

上传一张正面照片 + 任意一段人物视频；

在线点击生成，即可获取上传照片结合视频动态表情结合的视频。

点击以下链接，来模力方舟体验用HelloMeme做自己的表情包吧：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=HelloMeme

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