AI数字人：语音驱动面部模型及超分辨率重建Wav2Lip-HD

1 Wav2Lip-HD项目介绍       

数字人打造中语音驱动人脸和超分辨率重建两种必备的模型，它们被用于实现数字人的语音和图像方面的功能。通过Wav2Lip-HD项目可以快速使用这两种模型，完成高清数字人形象的打造。

项目代码地址：github地址

1.1 语音驱动面部模型wav2lip

语音驱动人脸技术主要是通过语音信号处理和机器学习等技术，实现数字人的语音识别和语音合成，从而实现数字人的语音交互功能。同时，结合人脸识别等技术，还可以实现数字人的表情和口型等与语音交互相关的功能。

Wav2Lip模型是一个两阶段模型。

• 第一阶段是：训练一个能够判别声音与嘴型是否同步的判别器；
• 第二阶段是：采用编码-解码模型结构（一个生成器 ，两个判别器）；

1.2 图像超分辨率模型Real-ESRGAN

超分辨率重建技术则主要用于数字人的图像处理，通过将低分辨率的图像进行处理，从而生成高分辨率的图像，从而实现数字人的图像交互功能。超分辨率重建技术可以应用于数字人的头发、皮肤、服装等细节部分的处理，使数字人更加真实和逼真。

 Real-ESRGAN是腾讯ARC实验室发表超分辨率算法，目标是开发出实用的图像/视频修复算法。ESRGAN 的基础上使用纯合成的数据来进行训练，以使其能被应用于实际的图片修复的场景。

• 提出一种高阶退化过程（high-order degradation process）来模拟实际退化，并利用 sinc 滤波器给训练图片添加 Ringing artifacts（振铃伪影，周围震荡波的感觉）和 Overshoot artifacts（过冲伪影，如白边）构造训练集
• 用 U-net 而不是 VGG 作为 GAN 的 Discriminator，提高鉴别器能力并稳定训练动态
• Real-ESRGAN 性能更优，效果更好
   

2 运行环境构建

2.1 annocond