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音频驱动的实时视频唇形同步编辑系统

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。

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。
Talking_Face_Avatar - 将单张肖像图片转换为说话视频的开源AI项目
AI绘图GithubSadTalker人脸动画开源项目深度学习语音合成
Talking_Face_Avatar是一个开源AI项目,能将单张肖像图片和音频转换为逼真的说话视频。项目整合了Leonardo.ai的图像生成和ElevenLabs的语音合成技术,支持静态、参考和调整大小等多种模式。除了生成说话头视频外,还可制作全身视频,并通过GFPGAN等工具提升视频质量。项目适用于Linux系统,提供WebUI和API接口,方便开发者和创作者使用。
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。
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。
LipVideo - 智能视频配音与翻译平台
AI工具AI配音视频配音语言翻译语音选择音频编辑
LipVideo平台提供AI驱动的视频配音和翻译服务。用户可上传视频,选择语言,获得自动配音。平台支持自定义配音轨道和唇形同步选项,并提供脚本编辑功能。为保证翻译质量,系统设有翻译变化限制。LipVideo致力于提供高效、准确的视频本地化解决方案,适用于需要多语言视频内容的用户。
RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目
GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字
该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。
Talk-to-Edit - 基于自然语言的AI人脸精细编辑技术
CelebA-DialogGithubStyleGAN2Talk-to-Edit人脸编辑对话系统开源项目
Talk-to-Edit是一个基于自然语言对话的人脸编辑系统,可精细调整刘海、眼镜、胡须、微笑和年龄等五种面部特征。该系统整合了语言理解和图像生成技术,支持128x128和1024x1024分辨率的图像处理。项目还发布了CelebA-Dialog数据集,为视觉-语言人脸任务研究提供资源。
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。
Awesome-Talking-Head-Synthesis - 最新音频驱动和神经辐射场技术在数字人头像生成中的应用
3DGithubNeRFTalking Head Synthesis开源项目数据集音频驱动
这个项目收集了生成对抗网络(GANs)和神经辐射场(NeRF)在说话头合成领域的相关研究。内容包括图像和音频驱动的说话头生成技术、数据集、研究综述和代表性工作。从2D到3D、单模态到多模态,项目全面展示了说话头生成的技术发展,为相关研究提供参考资料。
wav2lip_288x288 - 改进版Wav2Lip 高分辨率唇形同步与先进算法集成
GithubWav2Lip唇形同步开源项目模型优化深度学习视频处理
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。
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