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wav2lip_288x288

改进版Wav2Lip 高分辨率唇形同步与先进算法集成

wav2lip_288x288是Wav2Lip项目的改进版本,致力于提升唇形同步的质量和分辨率。该项目支持288x288至512x512的模型尺寸,整合了PRelu、LeakyRelu等先进技术,并采用SAM-UNet架构。项目提供详细的训练流程,包括Syncnet和wav2lip-Sam的训练步骤。目前正在开发基于DINet的全流程训练功能,涵盖使用DeepSpeech的Syncnet训练和DINet帧训练。这些优化旨在实现更精确、更高质量的唇形同步效果。

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。
sync.labs - AI实时唇形同步技术 让视频内容多语言化
AI唇形同步AI工具API人工智能视频内容创作语音动画
sync.labs提供先进的AI唇形同步API,支持任何视频中的人物说出任何语言。作为wav2lip技术的原创者,sync.labs实现高质量唇形同步,适用于电影、播客、游戏和动画等多种视频内容。这一技术让创作者能够一次录制,多语言创作,为视频内容制作带来新的可能性。
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。
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。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
MuseTalk - 音频驱动的实时高质量唇形同步模型
AI虚拟人GithubMuseTalk实时唇形同步开源项目潜在空间修复音频驱动
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。
speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型
GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动
Speech-Driven Animation是一个开源项目,实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频,支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像,输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器,可用于特征提取和分类任务。
wavlm-base - 适用于多语音任务的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目模型自监督学习语音识别音频分类
WavLM是基于自监督学习的语音预训练模型,旨在支持多种语音任务。模型在960小时Librispeech数据集上进行预训练,适用于语音识别和分类等任务,需在下游任务中微调。WavLM通过门控相对位置偏置和发音混合训练策略,强调说话者身份保留和内容建模,在SUPERB基准测试中表现优异。模型主要在英语环境中有良好表现,但目标是提供全语言栈的统一表示。
wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft - 利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自主学习自动语音识别语音识别跨语言
wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调,实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签,需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异,超过以往单一语言模型的效果。
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