语音驱动嘴型与面部动画生成算法大盘点

发布日期：2024-09-07 17:51:44 浏览次数： 1637

在数字人领域，语音驱动嘴型与面部动画生成算法正发挥着越来越重要的作用。今天，就为大家分享几个目前具有代表性的算法，包括开源和未开源的。

一、开源算法

DeepFaceLive：这是一个功能强大的开源项目，能够实现实时的语音驱动面部动画。它利用深度学习技术，通过对大量的语音和面部表情数据进行训练，可以生成非常自然的嘴型和面部动画效果。用户可以根据自己的需求进行定制和调整，适用于各种数字人应用场景。

开源地址：https://github.com/iperov/DeepFaceLive

Wav2Lip：该算法专注于从音频中生成逼真的唇动效果。它通过对音频信号进行分析，提取关键特征，并将其映射到面部动画中。Wav2Lip 在开源社区中非常受欢迎，因为它的效果出色且易于使用。可以用于视频编辑、直播等领域，为数字人增添更加生动的表现力。

开源地址：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip

Easy-Wav2：作为Wav2Lip的改进版本，在设计上更为简洁，执行速度更快，同时生成的视频效果更加逼真。修正了原版Wav2Lip在嘴唇同步方面存在的视觉缺陷。

开源地址：https://github.com/anothermartz/Easy-Wav2Lip

VideoReTalking：最强声音驱动面部表情模型,是一种强大的语音驱动口型与面部动画生成算法。它利用深度学习技术，能够从输入的语音中准确地捕捉到语音特征，并将其转化为自然流畅的面部动画。它是由西安电子科技大学、腾讯人工智能实验室和清华大学联合开发的。

开源地址：https://github.com/OpenTalker/video-retalking

SadTalker：是一款在数字人领域引起广泛关注的算法。它能够通过语音驱动生成逼真的面部动画，为数字人的表现增添了生动性和真实感。它可以准确地捕捉语音中的情感和语调，将其转化为相应的面部表情和动作。无论是喜悦、悲伤还是愤怒，SadTalker 都能让数字人以更加自然的方式传达情感。

开源地址：https://github.com/OpenTalker/SadTalker

EchoMimic：是阿里蚂蚁集团推出的AI数字人开源项目，赋予静态图像以生动语音和表情。通过深度学习模型结合音频和面部标志点，创造出高度逼真的动态肖像视频。不仅支持单独使用音频或面部特征生成视频，还能将两者结合，实现更自然、流畅的对口型效果。EchoMimic支持多语言，包括中文和英语，适用于唱歌等多种场景，为数字人技术带来革命性的进步，广泛应用于娱乐、教育和虚拟现实等领域。

开源地址：https://github.com/BadToBest/EchoMimic

Hugging Face模型库：https://huggingface.co/BadToBest/EchoMimic

二、未开源算法

Loopy：是字节跳动推出的音频驱动的AI视频生成模型，用户可以让一张静态照片动起来，照片中的人物根据给定的音频文件进行面部表情和头部动作的同步，生成逼真的动态视频。Loopy基于先进的扩散模型技术，无需额外的空间信号或条件，捕捉并学习长期运动信息，生成自然流畅的动作，适用于娱乐、教育等多种场景。

项目官网：https://loopyavatar.github.io/

EMO（Emote Portrait Alive）:是一个由阿里巴巴集团智能计算研究院的研究人员开发的框架，一个音频驱动的AI肖像视频生成系统，能够通过输入单一的参考图像和语音音频，生成具有表现力的面部表情和各种头部姿势的视频。该系统能够捕捉到人类表情的细微差别和个体面部风格的多样性，从而生成高度逼真和富有表现力的动画。

项目官网：https://humanaigc.github.io/emote-portrait-alive/

项目地址：https://github.com/HumanAIGC/EMO

VASA-1：是由微软亚洲研究院提出的一个将静态照片转换为对口型动态视频的生成框架，能够根据单张静态人脸照片和一段语音音频，实时生成逼真的3D说话面部动画。该技术通过精确的唇音同步、丰富的面部表情细节和自然的头部动作，创造出高度真实感和活力的虚拟角色。VASA-1的核心创新在于其全貌面部动态和头部运动生成模型，该模型在面部潜在空间中工作，能够高效地生成高分辨率的视频，同时支持在线生成和低延迟。

项目官网：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vasa-1/

应用场景

社交媒体和娱乐：给社交媒体上的照片或视频添加动态效果，增加互动性和娱乐性。
电影和视频制作：创造特效，让历史人物“复活”。
游戏开发：为游戏中的非玩家角色（NPC）生成更自然和逼真的面部表情和动作。
VR和AR：在VR或AR体验中，生成更加真实和沉浸式的虚拟角色。
教育和培训：制作教育视频，模拟历史人物的演讲或重现科学实验过程。
广告和营销：创造吸引人的广告内容，提高广告的吸引力和记忆度。

总之，语音驱动嘴型与面部动画生成算法在数字人场景中具有广阔的应用前景。无论是开源算法还是未开源算法，都在不断推动着数字人技术的发展。希望大家能够根据自己的需求，选择合适的算法，为数字人的创作和应用带来更多的可能性。

END

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