SadTalker

将单张肖像图片与音频结合生成逼真的动态说话视频

SadTalker是一个开源AI项目，可将单张肖像图片与音频结合生成逼真的动态说话视频。项目采用3D运动系数学习技术，实现音频驱动的单图像说话人脸动画。SadTalker支持全身图像生成和多种增强模式，并提供WebUI界面。该技术可应用于内容创作、虚拟主播等领域。

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Imitator - 个性化语音驱动3D面部动画生成系统

3D面部动画GithubICCV 2023Imitator个性化开源项目语音驱动

Imitator是一个3D面部动画生成系统，能将个人语音转化为逼真的面部表情。该项目基于深度学习技术，实现了语音到面部动作的精确映射。Imitator提供通用模型和个性化训练方法，可适应不同说话者的特征。这项技术可应用于虚拟现实、电影制作和人机交互等领域。

AniPortrait - 基于音频的高质量肖像动画生成框架

AniPortraitGithub人像动画人工智能图像合成开源项目音频驱动

AniPortrait是一个基于音频和参考肖像图像生成高质量动画的开源框架。该项目支持自驱动、面部重演和音频驱动三种模式，可生成逼真的肖像动画。项目开源了预训练模型，并提供了详细的安装指南、推理命令和训练流程。AniPortrait为数字内容创作者提供了一种制作生动肖像动画的新方法，拓展了视觉内容创作的可能性。

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。

HeadStudio - 文本生成3D可动画头像的开源项目

3D高斯散射GithubHeadStudio可动画化头像头像生成开源项目文本到头像

HeadStudio是一个基于3D高斯散射技术的开源项目，能够将文本描述转换为可动画的头像。该项目在生成静态和动态头像方面表现出色，具有良好的语义对齐、表情变形和实时渲染能力。与现有方法相比，HeadStudio生成的头像拥有较高的保真度和自然的动画效果，为虚拟人物创作提供了新的技术支持。

CVPR2022-DaGAN - 基于深度感知的说话头像视频生成技术

DaGANGithub人工智能对抗生成网络开源项目深度感知视频生成

DaGAN是一种新型深度感知生成对抗网络,旨在生成高质量的说话头像视频。该方法利用面部深度信息提升生成效果,可适用于卡通和真人头像。在VoxCeleb1数据集上,DaGAN展现出优异性能。项目开源了预训练模型、在线演示和训练代码,便于研究复现。作为CVPR 2022的成果,DaGAN代表了说话头像生成领域的重要进展。

TADA - 基于文本生成高品质可动画3D数字角色

3D头像生成GithubTADA人工智能动画化角色开源项目文本到3D模型

TADA是一个基于AI的系统，通过文本描述生成高质量、可动画化的3D数字角色。生成的角色具有精细的几何结构和纹理，可直接用于动画制作和渲染。该系统支持大规模角色资产创建，并允许通过自然语言编辑角色特征。TADA为游戏开发、电影制作和虚拟现实等领域提供了创新的角色创作解决方案。

DreamFace - AI驱动的照片动画和文字转语音工具

AI创意工作室AI头像AI工具AI肖像AI语音DreamFace

DreamFace是一款AI驱动的照片动画和文字转语音应用。主要功能包括AI人像动画制作、静态照片转动态视频、AI语音合成等。适用于社交媒体内容创作、演示制作和教育资料制作等场景。该应用还提供一键生成AI头像、制作个性化生日祝福和创建表情包等功能。简单操作即可创建专业效果，DreamFace为用户提供了多样化的创意工具，满足不同的内容创作需求。

talk-llama-fast - 开源AI语音对话系统支持多语言实时交互及视频生成

AI对话Githubtalk-llama-fast开源项目视频生成语音合成语音识别

talk-llama-fast是一个开源的AI语音对话系统,支持实时语音识别、自然语言生成和语音合成,可进行多语言交互。系统集成了视频生成功能,能创建与音频同步的唇形动画。采用流式处理和激进VAD等优化技术,实现低延迟响应。提供多种语音命令和中断机制,增强交互体验。适用于开发AI助手、虚拟角色等应用。

Text2Video - 文本生成视频模型

GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成

Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

EMO - 音频驱动的富表情肖像视频生成模型

EMOGithub人像视频生成开源项目扩散模型表情合成音频到视频转换

EMO是一种音频到视频的扩散模型，可在弱条件下生成表现力丰富的肖像视频。该项目由阿里巴巴智能计算研究院开发，将音频输入转化为面部表情和头部动作，增强数字人物的自然度和情感表达。EMO技术在虚拟主播和数字人互动等领域具有应用潜力，可提供更真实的视觉体验。

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