数字人VideoRetalking项目总结|文本(语音)驱动的音唇同步问题

手把手教你在Ubuntu22上安装VideoRetalking VideoReTalking是一种新系统,可以根据输入音频编辑真实世界的谈话头部视频的面孔,即使具有不同的情感,也能生成高质量和口型同步的输出视频。 阅读详情
AI摘要

文章介绍了数字人领域中唇形同步技术的发展,如Wav2Lip、DINet和StyleTalk等,以及面部修复和表情/姿势编辑的最新进展。重点讨论了如何通过深度学习实现高精度的音视频同步和面部增强,以及存在的问题和解决策略。

前言

在数字人领域中,唇形同步(Lip Sync)是非常重要的一环,直接影响数字人的逼真程度。

论文总结

时间 会议 模型名称 论文
音唇同步

2020

MM Wav2Lip[*]  

《A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In The Wild》

2021 ICCV PIRender 《PIRenderer: Controllable Portrait Image Generation via Semantic Neural Rendering》
2022 ECCV StyleHEAT 《StyleHEAT: One-Shot High-Resolution Editable Talking Face Generation via Pre-trained StyleGAN》
2023 AAAI DINet 《DINet: Deformation Inpainting Network for Realistic Face Visually Dubbing on High Resolution Video》
2023 CVPR SadTalker 《SadTalker: Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Talking Face Animation》
图像清晰化

2021

CVPR         GFP-GAN
AI数字人:语音驱动人脸模型Wav2Lip 2020年,来自印度海德拉巴大学和英国巴斯大学的团队,在ACM MM2020发表了的一篇论文《A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In The Wild 》,在文章中,他们提出一个叫做Wav2Lip的AI模型,只需要一段人物视频和一段目标语音,就能够让音频和视频合二为一,人物嘴型与音频完全匹配。对口型的技术,此前其实已经有很多,甚至在基于深度学习的技术出现之前,就有一些技术使角色的嘴唇形状与实际的语音信号相匹配。 阅读详情

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