前言

让静态的图片“开口说话”，一直是人们对人工智能的期待。近年来，随着深度学习技术的发展，音频驱动的肖像图像动画技术取得了长足的进步。各种模型涌现，但如何实现精准的唇形同步、保持视频的真实感和流畅性，以及支持多种语言和风格，仍然是研究人员面临的挑战。

来自复旦大学、百度、苏黎世联邦理工学院和南京大学的研究团队，共同开发了一个新的音频驱动肖像图像动画模型 Hallo，该模型在多个方面实现了突破，为打造更逼真的动画形象提供了新的可能性。

效果展示

虚拟角色

动作控制

明星演员

技术特点

Hallo 的核心技术在于其创新性的 分层音频驱动视觉合成模块 (Hierarchical Audio-Driven Visual Synthesis)，该模块通过交叉注意力机制，建立了音频与视觉特征之间精准的对应关系，进而实现对唇形、表情和姿态的精准控制。

• 精准的唇形同步： Hallo 通过音频驱动模型的训练，能够根据音频信号，精准地生成与声音内容一致的唇形变化，让动画形象的嘴巴更自然地“动起来”。

• 多样化的表情和姿态： Hallo 能够根据音频内容，生成多种表情和姿态，使动画形象更生动、更自然。同时，它还支持用户调整表情和姿态的控制力度，实现个性化定制。

• 支持多种语言和风格： Hallo 能够根据不同的音频语言进行训练，并支持不同的视觉风格，例如素描、油画、卡通等。这使得 Hallo 能够生成更具多样性和个性化的动画形象。

Hallo 的整体架构包含以下几个关键部分：

• ReferenceNet: 使用参考图像来指导视觉生成，增强动画的视觉纹理信息。

• Face Encoder: 提取人脸图像的身份特征，确保动画形象保持原有面部特征。

• Audio Encoder: 将音频信号编码成运动信息，驱动动画的唇形、表情和姿态变化。

• UNet Denoiser: 使用 U-Net 网络进行噪声去除，提高动画的质量和清晰度。

• Temporal Alignment: 对视频帧进行时间对齐，确保动画的流畅性和连贯性。

性能表现

Hallo 在多个指标上都展现出显著的优势，超越了现有的其他模型：

• 图像和视频质量： Hallo 在 FID 和 FVD 指标上表现突出，表明其生成的高质量图像和视频更加逼真，更加接近真实世界的人物。

• 唇形同步精度： Hallo 在唇形同步方面表现优异，在 Sync-C 指标上取得了接近真实视频的成绩，表明其能够更精准地将音频信息转化为唇形运动。

• 运动多样性： Hallo 能够灵活地控制表情和姿态，生成具有多种表情和姿态的动画形象，提升了动画的丰富度和自然度。

应用场景

Hallo 在多个领域都拥有广泛的应用前景：

• 虚拟偶像： 为虚拟偶像制作更生动、更真实的动画形象，提升用户体验。

• 影视制作： 创建逼真的数字角色，简化影视制作流程，降低制作成本。

• 游戏开发： 为游戏角色提供更丰富、更自然的动画，提升游戏体验。

• 教育和培训： 制作更生动的教学视频，提升学习效率。

• 人机交互： 创建更逼真的虚拟助手，为用户提供更自然、更友好的交互体验。

总结

Hallo 的出现，标志着音频驱动的肖像图像动画技术迈入了新的发展阶段。它不仅为开发者提供了强大的工具，也为未来各种应用场景下的动画形象创作带来了新的可能性。相信随着技术的不断发展，Hallo 将会为我们带来更多惊喜，让我们可以更加便捷地制作出更逼真、更自然的动画形象。