视频重谈话（VideoReTalking）：音频驱动的唇同步在野编辑教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/video-retalking 1. 项目介绍
视频重谈话（VideoRe Talking）是一个由OpenTalker团队开发的开源系统，专用于真实世界中对话头像视频的编辑。该系统能根据输入的音频编辑人脸，生成高质量且唇部同步的输出视频，即使表情不同也能保持良好的匹配。它通过三个连续任务来实现这一目标：(1) 基于标准表情的脸部视频生成；(2) 音频驱动的唇部同步；(3) 为了提高照片逼真度的面部增强。
该项目是SIGGRAPH Asia 2022会议的一个研究成果，旨在提供一种创新方法，使得非专业用户也能轻松地对讲话人头部视频进行音频同步的编辑。
2. 项目快速启动
安装依赖项
首先，确保你的环境中已经安装了Python以及常用的Python包管理器pip。然后，克隆项目并安装所需的依赖：
git clone https://github.com/OpenTalker/video-retalking.git
cd video-retalking
pip install -r requirements.txt
运行快速演示
项目提供了Jupyter Notebook形式的快速演示脚本。运行以下命令以启动演示：
jupyter notebook quick_demo.ipynb
这将在浏览器中打开一个Notebook，你可以按步骤操作，以理解系统的工作原理并尝试编辑自己的视频。
3. 应用案例和最佳实践
- 情感转换: 使用VideoReTalking，可以将原有视频的人物表情替换为另一段音频表达的情感。
- 虚拟主播制作: 对于新闻播报或教育视频，可以合成与音频内容相符的虚拟主播形象。
- 隐私保护: 可以改变说话人的脸部特征，保护个人隐私。
最佳实践建议提前准备清晰的音频文件，并测试不同的参数设置以达到最佳视觉效果。
4. 典型生态项目
VideoReTalking可以与其他AI相关的项目集成，比如：
- 3D GAN Inversion: 利用面部对称性先验进行3D模型反向生成。
- DPE: 用于一般视频人像编辑的姿势和表情分离技术。
- SadTalker: 通过学习现实的3D运动系数，创建风格化的音频驱动单图像讲话脸动画。
- T2M-GPT: 从文本描述生成人类运动的离散表示技术。
这些项目共同构建了一个强大的生态系统，可以扩展视频编辑和人工智能应用的边界。
请注意，这是一个研究项目，可能涉及特定的开源许可和知识产权声明。在使用时务必遵循相应的规定。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
