SadTalker AI模型使用一张图片与一段音频便可以自动生成视频

最新推荐文章于 2025-04-11 09:26:22 发布
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分类专栏： 人工智能之NLP自然语言处理 文章标签： python 计算机视觉 深度学习 音视频 人工智能
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SadTalker AI模型结合图片和音频，能自动生成人物说话的3D运动视频。它通过ExpNet和PoseVAE学习音频与面部表情、头部姿势的对应关系。模型支持英语和中文，可在本地或Google Colab上运行，需要Python 3.8以上、预训练模型及相关库。合成的视频可保存，同时提供选项保留完整人体图片。

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

SadTalker模型是一个使用图片与音频文件自动合成人物说话动画的开源模型，我们自己给模型一张图片以及一段音频文件，模型会根据音频文件把传递的图片进行人脸的相应动作，比如张嘴，眨眼，移动头部等动作。
SadTalker，它从音频中生成 3DMM 的 3D 运动系数（头部姿势、表情），并隐式调制一种新颖的 3D 感知面部渲染，用于生成说话的头部运动视频。

为了学习真实的运动，SadTalker分别对音频和不同类型的运动系数之间的联系进行显式建模。 准确地说，SadTalker提出 ExpNet模型，通过提取运动系数和3D渲染的面部运动来从音频中学习准确的面部表情。 至于头部姿势，SadTalker通过PoseVAE 以合成不同风格的头部运动。
模型不仅支持英文，还支持中文，我们可以直接hugging face上面来体验

https://huggingface.co/spaces/vinth
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SadTalker中拖入图片和音频显示error，如何解决？
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🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！ 备注：部分问题/疑难杂症搜集于互联网。
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生成头部说话视频通过人脸图像和语音音频仍然面临着多项挑战，包括不自然的头部运动、扭曲的表情和身份的修改。这些问题主要源于对耦合的二维运动场进行学习。另一方面，明确使用3D信息也可能导致表达僵硬和视频不连贯的问题。为了应对这些挑战，提出了SadTalker模型。该模型从音频中生成3DMM的3D运动系数（包括头部姿势和表情），并通过隐式调制一种新颖的3D感知面部渲染，生成具有说话动作的头部视频。为了学习真实的运动系数，分别对音频和不同类型的运动系数之间的连接进行了显式建模。
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Sadtalker在数字人领域因其消耗资源少，节省GPU资源等优点，被不少人喜爱，但他提供的WEBUI调试非常不方便，将Sadtalker以Stable Diffusion插件的方式集成在一起，可以更方便大家使用，接下来，我就介绍一下，如何将Sadtalk以插件的方式集成到Stable Diffusion中。
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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 ...
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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 2789
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。
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 3201
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。
让图片说话SadTalker
崎山小鹿的专栏
02-20 1046
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。
腾讯InstantMesh30秒图片生成3D模型；微软实时生成会说话的头像VASA；由 AI 创作的恶搞视频片段Sitcom Simulator
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04-18 1449
这个API基于Stable Diffusion 3模型，该模型采用了全新的Multimodal Diffusion Transformer（MMDiT）架构，实现了更加精准的文本理解和拼写能力，与现有的文本到图像生成系统如DALL-E 3和Midjourney v6相比，在排版和提示符遵循性方面表现更佳。SadTalker是一个基于深度学习的工具，它能够将单张静态人像图片与音频（比如一段对话或音乐）结合，生成一段看起来这个人像在说话或表达情感的真实动态视频。能够自动生成由 AI 创作的恶搞视频片段。
【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 4996
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。
SadTalker：让你的语音充满情感的AI工具
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09-20 773
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 ...
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12-29 2088
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。
SadTalker 学习笔记
pylittlebrat的博客
05-29 2015
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。
【SD】sadtalk
资深网络工程师
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百度： https://pan.baidu.com/share/init?surl=RB9oTmlbIV0pg1Th-Tdd4Q 提取码: uk87。123：https://www.123pan.com/s/VzULVv-0OXX.html 提取码:3KhD。
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本文主要介绍 SadTalker
stable diffusion怎么生成AI视频
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### 使用 Stable Diffusion 生成 AI 视频的方法 #### 工具介绍 为了实现基于 Stable Diffusion 的 AI 数字人视频创作，可以采用两种主要工具：SadTalker 和 Temporal Kit 插件。 - **SadTalker** 是一种用于创建逼真面部动画的解决方案，能够根据输入的文字或音频自动生成对应的表情动作[^1]。 - **Temporal Kit** 则专注于增强图像序列的时间一致性，在保持视觉效果连贯性的前提下，允许用户轻松调整每一帧的内容并应用各种艺术滤镜[^2]。 #### 准备工作 无论是选择哪种方式来构建视频内容，都需要先准备好训练模型以及配置好运行环境。这通常涉及到安装 Python 环境及相关依赖库，并下载预训练好的权重文件以便后续调用。 对于 SadTalker 来说，还需要额外准备一段高质量的人脸图片作为模板；而对于想要利用 Temporal Kit 进行风格迁移操作，则建议收集一系列具有代表性的静态图样本来指导算法学习目标样式特征。 #### 创建过程 当一切就绪之后： 通过 SadTalker 构建动态人物形象时，只需上传一张正面清晰的人物照片及对应的语音素材即可自动合成流畅自然的动作片段； ```python from sadtalker import generate_video_from_audio_and_image generate_video_from_audio_and_image(audio_path="example.wav", image_path="portrait.jpg", output_dir="./output/") ``` 借助 Temporal Kit 处理现有影像资料以获得特定的艺术表现形式的话，可以通过简单的命令行指令指定源文件路径与期望的效果参数完成整个流程: ```bash temporal_kit --input video.mp4 --style style_name --output styled_output.avi ```
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