语音合成论文优选:多模态Text2Video: Text-driven Talking-head Video Synthesis with Phonetic Dictionary

本文介绍了Baidu Research的一项工作,提出了利用语⾳识别和深度学习技术将文本转化为逼真的talking-head视频的方法。该技术通过较少的数据和快速的训练实现,相比speech2video更具灵活性。尽管论文评价良好,但实际demo显示面部表情处理仍有改进空间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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Text2Video: Text-driven Talking-head Video Synthesis with Phonetic Dictionary

本文是Baidu Research, USA在2021.04.29更新的文章,主要工作为多模态的talking-head,把text转成video,具体的文章链接

https://arxiv.org/pdf/2104.14631.pdf

demo https://www.youtube.com/watch?v=d5MFzHxeOTs


(看了demo,感觉还是怪怪的~)

1 研究背景

目前talking-head主要采用方案主要分为speech2video和text2video​。其中speech2video相较于text2video需要大量的训练数据,而且​灵活性较低。本文也是text2video的方案,本文的方案具有需要的数据少,​训练和推理速度快的有点。
2 详细设计

本文的架构如图1所示,先把text经过tts生成音频,然后通过alignment获取

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