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MuseTalk

音频驱动的实时高质量唇形同步模型

MuseTalk是一款实时高质量的音频驱动唇形同步模型,可在NVIDIA Tesla V100上以30fps+的速度运行。该模型能根据输入音频修改未见过的人脸,支持多种语言,并可调整面部区域中心点来影响生成效果。MuseTalk在HDTF数据集上训练,可与MuseV等虚拟人技术结合,为生成具全身动作和交互能力的虚拟人奠定基础。

video-retalking - 音频驱动的实时视频唇形同步编辑系统
AI技术GithubVideoReTalking人脸编辑唇形同步开源项目视频处理
VideoReTalking是一个创新系统,通过输入音频编辑真实世界说话人头视频的面部,生成高质量且唇形同步的输出视频。系统将任务分为三步:生成标准表情面部视频、实现音频驱动的唇形同步,以及增强面部真实感。整个过程采用基于机器学习的方法,无需人工干预即可自动完成。
PersonaTalk - 个性化唇形同步配音方案,突出个性与面部细节
AI工具PersonaTalk同步精度视觉配音跨注意力层面部细节
PersonaTalk 提供一种通过注意力机制实现的可视化配音框架,重视保留说话者的个性和面部细节。此框架分为音频几何构建和面部渲染两阶段,确保唇形同步的高保真效果。通过独特的双重注意力机制,能够精确渲染唇部和面部细节,达到优异的视觉质量和个性保留效果。
dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统
AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动
DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统,采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频,适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型,DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情,为不同说话风格提供了灵活支持。
SyncTalk - 同步技术驱动的高质量说话头像合成
CVPRGithubSyncTalk人工智能头像合成开源项目计算机视觉
SyncTalk项目通过三平面哈希表示法实现高度同步的说话头像视频合成。该技术生成同步的唇部运动、面部表情和稳定的头部姿势,同时还原发型细节,创造高分辨率视频。在保持人物身份的同时,项目显著提升了说话头像的自然度和真实感。
MimicTalk - 在几分钟内快速生成个性化的3D数字人
3D互动头像AI生成GithubMimicTalkReal3D-Portrait开源项目音驱动
MimicTalk提供了一种基于Pytorch的系统,通过短时间内训练生成具个性化和表现力的3D动态面孔。项目基于Real3D-Portrait的研究,利用NeRF框架实现高效头像动画。用户可通过演示页面观看视频示例,并通过项目提供的方法指南进行特定任务操作。该项目提供CLI和Gradio WebUI支持,能够进行针对特定用户的音频驱动动态头像生成,同时确保合法使用和版权保护。
Wav2Lip - 先进的AI视频口型同步技术
GithubWav2Lip唇形同步开源项目深度学习视频处理音频处理
Wav2Lip是一个开源项目,采用先进的人工智能技术实现高精度的视频口型同步。该技术适用于各种身份、声音和语言,包括CGI人脸和合成语音。项目提供完整的训练和推理代码以及预训练模型,方便用户将任意音频与视频进行口型同步。Wav2Lip在多个基准数据集上展现出领先性能,为视频制作和内容创作领域提供了有力支持。
EchoMimic - 音频驱动的逼真人像动画系统 支持关键点编辑
AI模型EchoMimicGithub关键点条件开源项目肖像动画音频驱动
EchoMimic是一个音频驱动的人像动画系统,通过编辑关键点来控制动画效果。系统支持英语和中文音频输入,可生成自然的口型、表情和头部动作。项目开源了推理代码和预训练模型,可用于生成高质量的说话头视频,适用于虚拟主播等应用场景。
AniTalker - 面部动画生成技术通过解耦身份和运动编码实现多样化表现
AI绘图AniTalkerGithub人脸动画开源项目深度学习语音驱动
AniTalker是一个面部动画生成项目,通过解耦身份和面部运动编码实现多样化的说话面部动画。该技术根据音频和图像生成说话头像,支持控制头部姿态、位置和缩放。项目提供多个预训练模型,包括基于Hubert和MFCC的音频特征提取,适用于不同场景。AniTalker为创作和研究提供了生成说话面部动画的工具。
MuseV - 开源虚拟人视频生成框架支持无限长度输出
GithubMuseV并行降噪开源项目扩散模型无限长度虚拟人视频生成
MuseV是一个基于扩散模型的开源虚拟人视频生成框架。该框架支持无限长度视频生成,采用视觉条件并行去噪方案,兼容Stable Diffusion生态系统。MuseV支持图像到视频、文本到视频、视频到视频等多种生成模式,并提供多参考图像技术。该项目还开源了训练代码,为研究人员和开发者提供了完整的虚拟人视频生成解决方案。
EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架
EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动
EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。
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