DL-B是一个开源的数字形象解决方案，结合了ChatGLM、Wav2lip和so-vits-svc技术。目前，项目正处于比赛阶段，计划在比赛结束后发布优化版及详细代码。硬件需求为RTX 3060显卡和Intel i5-12400F CPU，系统环境为Python 3.9.13。未来项目将由AI学社负责，致力于用户友好框架的开发。诚邀技术爱好者提供优化建议并参与完善项目。

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。

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。