StoryDiffusion高级插件：实现角色口型同步与对话生成
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/StoryDiffusion 你是否曾在创作漫画或故事时遇到这样的困扰：精心设计的角色对话无法与生成的静态图像完美匹配？角色明明在说话，嘴巴却紧闭着？StoryDiffusion的高级插件功能正是为解决这一痛点而生。通过本文，你将学会如何利用角色口型同步与对话生成插件，让故事角色"活"起来，创造出更具沉浸感的视觉叙事作品。
核心功能解析
StoryDiffusion的角色口型同步与对话生成插件基于先进的注意力机制和角色特征提取技术，实现了两大核心功能：
- 角色特征一致性维护：通过注意力掩码技术确保多帧图像中角色特征的一致性，为口型同步奠定基础
- 对话驱动的视觉生成：将文本对话转化为对应的视觉表达，使角色表情与口型自然匹配
这些功能主要通过utils/gradio_utils.py中的SpatialAttnProcessor2_0类和相关函数实现。该类通过精细控制注意力权重，确保生成过程中角色特征的稳定，为后续口型同步提供了技术支持。
实现原理
注意力掩码机制
口型同步的关键在于保持角色面部特征的一致性，同时允许面部表情（尤其是嘴部）随对话内容变化。StoryDiffusion通过精心设计的注意力掩码机制实现这一点：
def cal_attn_mask(total_length,id_length,sa16,sa32,sa64,device="cuda",dtype= torch.float16):
bool_matrix256 = torch.rand((1, total_length * 256),device = device,dtype = dtype) < sa16
bool_matrix1024 = torch.rand((1, total_length * 1024),device = device,dtype = dtype) < sa32
bool_matrix4096 = torch.rand((1, total_length * 4096),device = device,dtype = dtype) < sa64
bool_matrix256 = bool_matrix256.repeat(total_length,1)
bool_matrix1024 = bool_matrix1024.repeat(total_length,1)
bool_matrix4096 = bool_matrix4096.repeat(total_length,1)
for i in range(total_length):
bool_matrix256[i:i+1,id_length*256:] = False
bool_matrix1024[i:i+1,id_length*1024:] = False
bool_matrix4096[i:i+1,id_length*4096:] = False
bool_matrix256[i:i+1,i*256:(i+1)*256] = True
bool_matrix1024[i:i+1,i*1024:(i+1)*1024] = True
bool_matrix4096[i:i+1,i*4096:(i+1)*4096] = True
mask256 = bool_matrix256.unsqueeze(1).repeat(1,256,1).reshape(-1,total_length * 256)
mask1024 = bool_matrix1024.unsqueeze(1).repeat(1,1024,1).reshape(-1,total_length * 1024)
mask4096 = bool_matrix4096.unsqueeze(1).repeat(1,4096,1).reshape(-1,total_length * 4096)
return mask256,mask1024,mask4096
这段代码来自utils/gradio_utils.py，它通过生成不同尺度的注意力掩码，控制模型在生成过程中对角色特征的关注程度。这种机制允许模型在保持角色整体特征一致的同时，对嘴部区域进行局部调整，从而实现口型变化。
角色特征提取与融合
另一个关键技术是角色特征的提取与融合，这由utils/model.py中的PromptIDEmbeddingFuser类实现：
class PromptIDEmbeddingFuser(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim):
super().__init__()
self.embed_dim = embed_dim
self.fuse_proj = nn.Sequential(
nn.Linear(embed_dim * 2, embed_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
)
def fuse_fn(self, prompt_embeds, id_embeds):
combined = torch.cat([prompt_embeds, id_embeds], dim=-1)
return self.fuse_proj(combined)
def forward(
self,
prompt_embeds,
id_embeds,
class_tokens_mask,
) -> torch.Tensor:
# class_tokens_mask: 1 for class token, 0 for others
if class_tokens_mask is None:
return prompt_embeds
id_embeds = id_embeds.unsqueeze(1) # [batch, 1, embed_dim]
batch_size, seq_len, _ = prompt_embeds.shape
# Find positions of class tokens
class_token_positions = class_tokens_mask.bool().to(prompt_embeds.device)
# Fuse class tokens with id_embeds
fused_embeds = prompt_embeds.clone()
for i in range(batch_size):
pos = torch.nonzero(class_token_positions[i], as_tuple=True)[0]
if pos.numel() > 0:
pos = pos[0] # Take the first class token position
fused_embeds[i, pos] = self.fuse_fn(prompt_embeds[i, pos], id_embeds[i])
return fused_embeds
该类负责将角色特征嵌入与文本提示嵌入融合，使模型能够根据文本描述调整角色表情，包括口型变化。
使用步骤
1. 准备工作
首先确保你已安装StoryDiffusion及其依赖：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/StoryDiffusion
cd StoryDiffusion
pip install -r requirements.txt
2. 配置角色与对话
创建角色定义文件，指定角色特征：
[character1] a young girl with long black hair and blue eyes
[character2] an old man with gray beard wearing glasses
然后准备对话脚本，格式如下：
character1: Hello! How are you today?
character2: I'm fine, thank you. And you?
character1: I'm doing great! Let's go for a walk.
3. 运行口型同步生成
使用以下命令启动生成过程：
python gradio_app_sdxl_specific_id_low_vram.py --character_file characters.txt --dialog_file dialog.txt --output output_dir
程序将自动分析对话内容，为每个角色生成相应的口型变化图像序列。
实际应用示例
以下是使用该插件生成的四格漫画示例，展示了角色对话过程中的口型变化：
图中两个角色正在进行对话，通过我们的口型同步技术，每个角色的嘴巴状态都与对话内容相匹配，大大增强了故事的表现力。
高级技巧
调整口型同步强度
通过修改utils/gradio_utils.py中的参数可以调整口型同步的强度：
# 在cal_attn_mask函数中调整这些参数
bool_matrix256 = torch.rand((1, total_length * 256),device = device,dtype = dtype) < sa16 # sa16控制口型变化幅度
bool_matrix1024 = torch.rand((1, total_length * 1024),device = device,dtype = dtype) < sa32
bool_matrix4096 = torch.rand((1, total_length * 4096),device = device,dtype = dtype) < sa64
增大sa16值会使口型变化更明显，减小则会使变化更微妙。
自定义字体与对话气泡
StoryDiffusion提供了自定义对话气泡和字体的功能。你可以将自定义字体文件放在fonts/目录下，并通过以下函数调整对话气泡样式：
def add_caption(image, text, position = "bottom-mid", font = None, text_color= 'black', bg_color = (255, 255, 255) , bg_opacity = 200)
该函数位于utils/utils.py中，允许你调整文本位置、颜色、背景色和透明度等参数。
结语
角色口型同步与对话生成插件为StoryDiffusion增添了强大的叙事能力，使静态图像能够更生动地传达角色对话。无论是创作漫画、故事板还是互动叙事作品，这项技术都能帮助你创造出更具吸引力和沉浸感的视觉内容。
随着技术的不断发展，我们未来还将加入更多高级功能，如语音驱动的口型同步、情感迁移和多角色互动等。敬请关注项目的update.md文件获取最新功能更新。
现在，是时候让你的故事角色开口说话了！尝试使用StoryDiffusion的口型同步插件，为你的创作注入新的生命力。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
