让图片说话SadTalker

原创 已于 2024-03-07 18:05:34 修改
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#神经网络 #人工智能 #深度学习 #sadtalker

于 2024-02-20 16:15:34 首次发布
西安交通大学的研究团队开源了SadTalker模型，利用深度学习技术，通过音频驱动图片表情和头部运动，生成逼真的视频。该模型包括情感分类和文本生成，用户可上传照片和语音，通过webUI轻松操作，实现高质量动态生成。

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

先看效果：

小姐姐的眼睛很漂亮

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SadTalker：使用一张图片和一段语音来生成口型和头、面部视频.
西安交通大学开源了人工智能SadTalker模型，通过从音频中学习生成3D运动系数，使用全新的3D面部渲染器来生成头部运动，可以实现图片+音频就能生成高质量的视频。
论文地址：Learning Realistic 3D Motion Coefficients
整体来说 Talking head 就是用语音驱动每一帧图片的表情（眼睛、嘴巴等）和头部（head motion）运动，并重建人脸以生成视频。表情运动是局部的，头部运动是全局的ÿ

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SadTalker 让图片说话
weixin_42357472的博客
09-15 1104
参考：https://github.com/OpenTalker/SadTalker输入图片加音频产生2d视频。
AI应用带你玩系列之【SadTalker】
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06-24 7万+
前段时间我刷微信视频，我无意间点开了一个，画面缓缓展开，是一幅精致的水墨画，画中人物皆是古代装束，衣袂飘飘，仿佛能闻到墨香。然而，这宁静的画面突然被打破了，画中的人物开始动了起来，他们的嘴型和面部表情生动地配合着一首现代流行歌曲《一人我饮酒醉》。我惊呆了，这究竟是怎样的魔法，能让古画中的人物如此生动地“嗨歌”？好奇心驱使下，我深入探索，发现了一个名为“让照片说话”的算力应用。这不仅仅是一个简单的软件，它背后蕴含的是最新的AI技术——深度学习和计算机视觉的结合。
SadTalker 使用与启动教程
gitblog_00072的博客
04-11 928
SadTalker 使用与启动教程 SadTalker [CVPR 2023] SadTalker：Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Talking Face Animation ...
SadTalker
whaosoft143ai的博客
04-19 582
为了实现身份无关的系数生成，只将运动的参数建模为{β, r, t}。另一种流行的方法是基于latent的人脸动画，主要关注在对话式人脸动画中特定类别的运动，同样很难合成高质量的视频，因为虽然三维面部模型中包含高度解耦的表征，可以用来单独学习面部不同位置的运动轨迹，但仍然会生成不准确的表情和不自然的运动序列。三维运动系数包含头部姿势和表情，其中头部姿势是全局运动，而表情是相对局部的，所以完全学习所有的系数会给网络带来巨大的不确定性，因为头部姿势与音频的关系相对较弱，而嘴唇的运动则是与音频高度关联的。
SadTalker：Stylized Audio-Driven Single Image Talking Face Animation（CVPR2023）
04-06 2785
用语音音频制作静态人像图像是一项具有挑战性的任务，在数字人类创造、视频会议等领域有许多重要的应用。以往的研究主要集中在唇动的生成[2,28,29,48]，因为唇动与言语有很强的联系。最近的工作还旨在生成一个包含其他相关动作的逼真的谈话面部视频，例如，头部姿势。他们的方法主要是通过地标[49]和潜在翘曲引入二维运动场[37,38]。但是生成的视频质量仍然不自然，受到偏好pose[16,48]、月模糊[28]、身份修改[37,38]、扭曲脸[37,38,46]的限制。
Stable Diffusion WebUI安装合成面部说话插件SadTalker
培根芝士的专栏
12-29 2084
SadTalker可以根据一张图片、一段音频，合成面部说这段语音的视频。图片需要真人或者接近真人。
【论文精读】 SadTalker：Stylized Audio-Driven Single Image Talking Face Animation（CVPR2023）
风信子的猫Redamancy的快乐星球
03-24 4983
不自然的头部运动扭曲的表情和身份变化。作者认为这些问题主要是因为从耦合的 2D 运动场中学习。另一方面，使用 3D 信息也存在表情僵硬和视频不连贯的问题。因此作者提出SadTalker，生成3DMM的三维（头部姿势、表情）系数，利用三维面部渲染器进行视频生成。为了学习逼真的运动场系数，作者建模音频与不同类别运动场系数之间联系。作者提出ExpNet，蒸馏运动场系数与三维渲染人脸学习准确面部表情。对于头部姿势，作者设计PoseVAE生成不同风格头部动画。
EchoMimic数字人让图片说话本地运行整合包
风云无忌的博客
07-14 2383
EchoMimic是阿里巴巴达摩院推出的一个AI驱动的口型同步技术项目。这项技术能够通过给定的音频和一张或多张人物的面部照片，生成一个看起来像是在说话的视频，其中的人物口型动作与音频中的语音完美匹配。这种技术在娱乐、教育、虚拟现实、在线会议等领域有广泛的应用前景，可以用于创建更加真实和互动的视频内容。
Mac M2环境下安装和调试SadTalker
轩哥的博客
09-14 1341
SadTalker 是一款开源的人工智能工具，能够将静态人像图片转化为逼真的说话视频。用户只需上传一张正面肖像照片和相应的音频文件，SadTalker 便能通过分析音频来同步照片中人物的嘴唇动作和面部表情，创造出栩栩如生的视频效果。这一技术适用于个性化信息传递、教育内容制作等多样化场景，支持商业和个人项目使用。SadTalker 的开源特性意味着用户可以自由下载、修改和再分发代码，同时，其高效的同步算法和自然动画效果使其在数字人技术领域中独树一帜。
SadTalker（CVPR2023）-音频驱动视频生成
持续关注并分享目标检测、数据生成、视频驱动、跨模态、分割、关键点等领域前沿技术
03-19 3199
SadTalker CVPR2023，作者利用3DMM运动系数作为中间表征，学习其与视频之间关系。
SadTalker：让你的语音充满情感的AI工具
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09-20 774
SadTalker：让你的语音充满情感的AI工具 手把手教安装SadTalker教程 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/09435 ...
Image Caption 看图说话python代码
05-23
本代码为image caption基于python的代码，经测试，可以正常使用。
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感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
最新嘴型融合模型SadTalker
04-01 3506
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本文主要介绍 SadTalker
人脸图像生成说话的头部视频——SadTalker翻译与代码调试
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08-23 1168
SadTalker论文翻译与代码调试
SadTalker 学习笔记
pylittlebrat的博客
05-29 2009
通过人脸图像和一段语音音频生成说话的头部视频仍然包含许多挑战。也就是说，不自然的头部运动、扭曲的表情和身份修改。我们认为，这些问题主要是因为oflearning从耦合的二维运动场。另一方面，明确地使用3D信息也遭受僵硬的表达和不连贯的视频的问题。我们提出了SadTalker，它产生的3D运动系数（头部姿势，表达）的3DMM从音频和隐式调制一个新的3D感知的面部渲染说话的头部生成。为了学习真实的运动系数，我们明确地建模音频和不同类型的运动系数之间的连接。
数字人解决方案— SadTalker语音驱动图像生成视频原理与源码部署
知来者逆的博客
03-18 3679
在制作会说话的头像（Talking Head Generation）时，会面临一些挑战，比如头部运动不自然、面部表情扭曲，甚至人物的身份似乎发生了变化。这些问题通常是由于直接从二维图像中学习头部和面部的运动，而这些二维图像中的运动信息是复杂相互关联的。同样，即使使用三维信息，也可能会遇到表情僵硬和视频不连贯的问题。
SadTalker: Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Talking
weixin_41967328的博客
03-14 5168
我们提出了SadTalker，它从音频中生成3DMM的3D运动系数(头部姿势，表情)，并隐式调制了一种新颖的3D感知面部渲染，用于说话的头部生成。为了学习真实的运动系数，我们明确地分别模拟音频和不同类型的运动系数之间的联系。准确地说，我们提出ExpNet通过提取系数和3d渲染的面部来从音频中学习准确的面部表情。对于头部姿势，我们通过一个有条件的VAE来设计PoseVAE来合成不同风格的头部运动。最后，将生成的三维运动系数映射到所提出的人脸渲染的无监督三维关键点空间，并合成最终的视频。
SadTalker +deepseek
最新发布
05-01
### SadTalker与DeepSeek结合的技术实现分析 SadTalker 是一种基于深度学习的视频生成工具，能够通过输入一张静态人脸图像和一段音频来生成带有表情变化的说话头像动画[^1]。而 DeepSeek 则是一个专注于大规模语言模型开发的企业，其技术核心在于自然语言处理能力以及高效的文本生成性能[^2]。 #### 技术融合的可能性 当考虑将 SadTalker 和 DeepSeek 的技术相结合时，可以构建一个完整的端到端解决方案，用于生成既具备高质量语音又拥有生动面部表情的人工智能虚拟角色。以下是具体的技术实现方向： 1. **语音驱动的表情合成** - 使用 DeepSeek 提供的语言模型生成符合场景需求的对话内容，并将其转换成语音信号。 - 将该语音信号作为输入传递给 SadTalker，利用其强大的视觉建模功能自动生成对应的人物动态头部影像[^1]。 2. **个性化定制化服务** - 基于用户的特定偏好或者品牌风格，调整 DeepSeek 输出的话语模式；同时也可以修改提供给 SadTalker 的初始静止图片素材，从而创造出独一无二的角色形象。 3. **实时交互体验优化** - 针对在线客服、教育辅导等领域内的应用场景，进一步提升系统的响应速度与稳定性，确保整个流程能够在毫秒级时间内完成从文字创作到最后呈现出来的全过程。 ```python import deepseek as ds from sadtalker import generate_video def create_virtual_character(prompt, static_image_path): # Step 1: Generate text using DeepSeek model language_model = ds.load_model('deepseek/large') generated_text = language_model.generate(prompt) # Convert the generated text into speech (assuming TTS function exists) audio_file = convert_to_speech(generated_text) # Step 2: Use SadTalker to synthesize video based on the given image and audio output_video = generate_video(static_image=static_image_path, driving_audio=audio_file) return output_video ``` 以上代码片段展示了如何集成这两个框架的功能以创建一个新的应用程序接口(API)，允许开发者轻松调用此方法制作属于自己的数字化身。 #### 实际应用案例设想 尽管目前尚未有公开报道直接提及两者联合使用的实例，但从理论上讲，在以下几个方面可能会看到它们的身影： - 虚拟主播：新闻播报员不再局限于真人出镜形式，而是采用由AI控制的形象代替； - 游戏NPC设计：赋予游戏角色更加真实可信的行为表现力； - 教育培训平台：模拟专家讲解课程内容的同时配合恰当的身体动作辅助理解知识点等。
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