SyncTalk

同步技术驱动的高质量说话头像合成

SyncTalk 头像合成人工智能计算机视觉 CVPR Github 开源项目

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。

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。

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。

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。

GeneFace - 广义和高保真3D会说话的人脸合成

3D人脸合成GeneFaceGithubICLR'23开源项目音频驱动高保真

该项目展示了一种通用且高保真的音频驱动3D说话面部生成方法。GeneFace 实现了更好的唇同步和面部表现，即使在非典型音频中也是如此。项目附带预训练模型和数据集，方便快速上手，并支持使用个人视频训练独特的GeneFace模型。新发布的GeneFace++ 提升了唇同步、视频质量和系统效率，具备实时推断和更快的深度3D重建功能。

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。

TalkingHead - 实时3D虚拟人物交互与唇形同步系统

3D头像GithubTalkingHeadWebGL唇形同步实时对话开源项目

TalkingHead是一个开源的JavaScript类，用于创建具有实时语音和唇形同步功能的3D虚拟形象。该系统集成了Ready Player Me全身3D头像和Mixamo动画，并支持字幕显示。借助Google Cloud TTS实现文本转语音，TalkingHead还提供英语、芬兰语和立陶宛语的内置唇形同步。通过ThreeJS/WebGL进行3D渲染，开发者可以将其轻松集成到各种网页应用中。

audio2photoreal - AI驱动的音频转人物对话视频技术

AI合成Github对话场景开源项目深度学习计算机视觉音频到真人化身

audio2photoreal项目实现了音频到逼真人物对话视频的自动转换。该开源项目集成了面部表情和全身动作生成模型,能根据音频输入合成自然的人物表情和动作。项目提供预训练模型、训练代码和数据集,便于研究者复现和改进。这一技术为虚拟人物制作和视频合成领域开辟了新的可能性。

ICCV2023-MCNET - 基于隐式身份表示的说话头视频生成方法

GithubMCNettalking head开源项目深度学习视频生成计算机视觉

MCNet是一种新型说话头视频生成方法，在ICCV 2023上发表。该方法利用隐式身份表示和记忆补偿网络，生成高质量、自然的说话头视频。MCNet能够保持身份一致性，同时生成逼真、富有表现力的面部动画。项目开源了代码实现和预训练模型，为研究者提供了探索和应用的基础。

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。

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