复旦开源 Hallo2：音频驱动数字人头视频生成

最新推荐文章于 2025-04-16 20:53:28 发布
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分类专栏： 三花AI 文章标签： 人工智能 数字人
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，这是一项音频驱动的数字人头技术，能够生成长达 1 小时的 4K 分辨率视频。与 Hallo 相比，Hallo2 支持更高分辨率和更长的视频生成，也同样支持如雕像、绘画、卡通等多种风格的人头。

畅游Diffusion数字人(25)：长时间高分辨率音频驱动数字人技术Hallo2
沉迷单车的追风少年
04-15 379
时至今日，以长时间和高分辨率为卖点的数字人技术依旧很少。这篇博客解读一篇经典的论文，也是Hallo系列的力作之一Hallo2: Long-Duration and High-Resolution Audio-driven Portrait Image Animation。
畅游Diffusion数字人(21)：基于Wan2.1的音频驱动数字人FantasyTalking
沉迷单车的追风少年
04-08 855
AI数字人是目前视觉AIGC最有希望大规模落地的场景之一。现阶段的商业工具，如字节的OminiHuman-1(即梦大师版)、快手的可灵对口型，虽然效果不错，但是收费昂贵。而开源解决方案，如Hallo3、Sonic，效果与商业工具仍存在不小差距。FantasyTalking是一个基于Wan2.1的对口型工作，相比之前的开源方案在效果上进步显著。
HALLO2论文实验复现
amzon6的博客
11-08 816
Hallo2 Github 链接：Hallo2 解决了长时、高分辨率的视频生成问题。它在现有的短时视频生成模型（如 Hallo）基础上进行了多项重要改进，能够生成长达一小时的4K分辨率人像视频，适用于各种人像表情和风格控制。但是没发现有在windows进行实验复现的文章，于是本文作者就进行了相关环境配置和实验复现，并将相关实验过程做一个分享。以上就是笔者要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Hallo2的实验复现，其余实验与开发还需各位自行努力，写下此文予以共勉。
在矩池云使用hallo2生成数字人视频，详细指南
机器学习是魔鬼的博客
11-08 1008
Hallo2是一个由复旦大学、百度和南京大学合作开发的项目，专注于实现长时和高分辨率的音频驱动人像图像动画。该项目能够将音频信号转换为逼真的人脸动画，支持长时间的动画制作，并提供高分辨率的输出。它还提供了源代码和预训练模型，以促进研究和进一步的开发。本文将详细介绍，如何在GPU算力租赁平台矩池云上快速复现、跑通 hallo2 项目，便捷的生成自己的数字人视频。
复旦大学、百度联合开源数字人项目hallo2,支持高分辨率（可达4K）、长视频生成（最多1小时）
最新发布
CherryXieのblog
04-16 1627
hallo2是一个由复旦大学、百度公司和南京大学的研究团队共同开发的开源项目，专注于音频驱动的肖像图像动画生成技术。该项目于2024年10月首次在ArXiv上发布论文，并于2025年1月被国际机器学习会议ICLR 2025接收，标志着其在学术界的重要地位。hallo2旨在突破现有方法在时长和分辨率上的限制，为娱乐、教育和虚拟现实等领域提供创新解决方案。
Hallo2 长视频和高分辨率的音频驱动的肖像图像动画 （数字人技术）
Slientsake的博客
10-23 1847
最近，基于潜在扩散的人像动画生成模型，如Hallo，在短时间视频合成中取得了令人印象深刻的结果。在本文中，作者介绍了Hallo的更新，介绍了几个设计增强以扩展其功能。首先，将该方法扩展到制作长时间的视频。为了解决诸如外观漂移和时间伪影等实质性挑战，研究了条件运动帧图像空间内的增强策略。具体来说，引入了一种增强高斯噪声的贴片掉落技术，以增强长时间的视觉一致性和时间相干性。第二，实现4K分辨率人像视频生成。为了实现这一点，实现了潜在代码的矢量量化，并应用时间对齐技术来保持跨时间维度的一致性。
Hallo2 使用教程
机器学习是魔鬼的博客
11-11 460
Hallo2是一个由复旦大学、百度和南京大学合作开发的项目，专注于实现长时和高分辨率的音频驱动人像图像动画。您可以在页面上传头像图片和语音内容，然后生成合并成一个视频。
Hallo 2：通过单张图像与音频生成1小时4K分辨率人像视频的人工智能技术解析
10-21 1242
Hallo 2是一种全新的人工智能视频生成技术，它突破了传统视频生成的限制。与依赖大量视频素材或复杂动画的方式不同，Hallo 2只需要一张图像和一段音频输入，便能生成高质量、时长可达一小时的4K分辨率人像视频。这为包括虚拟主播、影视制作、广告等多个行业提供了极大的便利。Hallo 2技术的出现，无疑是视频生成领域的一次重大革新。它不仅能够通过单张图像和音频生成长达一小时的4K分辨率人像视频，还极大地降低了制作成本，为虚拟主播、影视制作、广告等行业提供了高效、经济的解决方案。
全面解析Hallo2：深入了解其核心特性与优势
wqthaha的专栏
11-27 1027
本论文介绍了Hallo2模型的更新，提出了一系列设计增强以扩展其功能。首先，本论文将该方法扩展至制作更长时间的视频，并针对外观漂移和时间伪影等挑战，研究了在条件运动框架的图像空间内的增强策略。具体来说，本论文引入了一种结合高斯噪声增强的贴片滴技术，以增强视觉一致性和长期的比例相干性。其次，本论文实现了4K分辨率的肖像视频生成。为此，本论文实现了潜在码的向量量化，并应用时间对齐技术以保持跨时间维度的一致性。通过集成高质量的解码器，本论文实现了4K分辨率的可靠合成。
Hallo2 音频驱动的长视频和高分辨率肖像图片动画论文阅读&&复现
zj_xd的博客
10-28 1054
VASA-1使用DiT作为扩散过程的一个降噪器。EMO代表了第一个端到端系统，该系统能够使用基于U-Net的扩散模型来进行生成。EchoMimicV-ExpressLoopyCyberHostHallo 使用分层音频驱动的视觉合成，实现了面部表情生成、头部姿势控制和个性化动作自定义本文的主要贡献：1、扩展了生成长视频的方法为了解决外观漂移和时间伪影（temporal artifacts）等重大挑战，作者研究了条件运动帧图像空间内的增强策略：一种。
畅游Diffusion数字人(26)：腾讯音频驱动数字人技术Sonic
沉迷单车的追风少年
04-16 555
之前绝大多数Diffusion数字人都是基于AnimateDiff基础模型的，基于SVD基础模型的非常少。最近腾讯发布了基于SVD的数字人技术Sonic，效果非常好，甚至比基于CogVideox的Hallo3的还要惊艳，值得深入研究。
畅游Diffusion数字人(5)：Hallo: Hierarchical Audio-Driven Visual Synthesis for Portrait Image Animation
沉迷单车的追风少年
11-22 693
2024年基于Diffusion Models的数字人技术风风火火，Hallo绝对是其中最火的一个之一。Hallo一大亮点是引入了hierarchical audio-driven visual synthesis模块，该模块采用交叉注意机制来建立音频与视觉特征（比如嘴唇、表情和头部姿势）之间的对应关系。随后，使用自适应权重融合这些交叉注意力。基于这种分层音频驱动的视觉合成模块，我们可以手动控制视频里人物的嘴唇、表情和头部姿势的强度。
Hallo2手把手实现：一个人脸讲话系统，就这么容易安装！
wqthaha的专栏
11-27 1404
在2024年6月，复旦大学的研究团队推出了Hallo项目，这是一个用于纵向图像动画的分层音频驱动视觉合成技术，引起了广泛关注。紧接着，京东健康基于Hallo模型使用中文数据训练了新的模型JoyHallo。到了10月16日，Hallo2作为Hallo的升级版本惊艳亮相。本章，我们主要复现这个work。
我直接出手！开源最强数字人Hallo2，拿下！
11-27 487
但是，传统的方法是通过参数化模型来生成说话的人像，这就像是让一个机器人去模仿人类的表情和动作，总是感觉差那么点意思。这个技术，就像是给静态图片打了一针“动起来”的兴奋剂，让它们根据你的语音音频，生成一个逼真且动态的视频。Hallo的网络架构整合了各种高科技元素，包括基于扩散的生成模型、基于UNet的去噪器、时间对齐技术和参考网络，这些都是为了让动画的质量和真实感更上一层楼。老规矩，大家自行在本地部署比较麻烦，（无所谓，我会出手.jpg），我已经为大家制作好了一款一键整合包了，下载到本地解压即用。
AI 数字人模型 Hallo2：让图片开口说话，一键修复模糊人脸
XLionXxxx的博客
12-09 634
在终端中输入并运行「python app.py」，待出现 8080 端口后，点击「API 地址」的箭头处即可前往 gradio 界面。进入到工作空间后，我们新建一个「终端」，然后运行「chmod +x setup_environment.sh」，为配置环境的脚本添加可执行权限。点击「Generate Video」，这里我们上传了一段嬛嬛的语音和一张图片，点击「Generate Video」生成。稍等片刻，待系统分配好资源，状态栏显示为「运行中」后，点击「打开工作空间」进入模型。
MakeItTalk: 让图像开口说话！
idol24的博客
05-18 8139
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！文自【机器之心】 参与 魔王未经授权，不得二次转载不仅让真人图像开口说话，油画、素描、漫画等都...
音频驱动的视频肖像：AudioDVP 开源实现
gitblog_00098的博客
06-08 571
音频驱动的视频肖像：AudioDVP 开源实现 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 AudioDVP 是一个创新的开源项目，它实现了摄影级的音频驱动视频肖像技术。该项目基于 PyTorch 框架，允许您将任何音频与目标人物的静态图像相结合，创造出栩栩如生的同步口型视频。这个神奇的效果是由 Audio2Expression 模块驱动的，该模块可以根据输入的音频...
零基础怎么运行hallo开源数字人项目？
03-15
### Hallo 开源数字人项目的运行教程 Hallo 是一款基于 AI 技术的开源数字人生成工具，旨在为用户提供低成本、高效率的方式创建虚拟角色。以下是关于如何从零开始运行该项目的关键步骤和技术要点。 #### 1. 环境准备 在运行 Hallo 开源数字人项目之前，需确保本地环境满足以下条件： - 安装 Python 版本 >= 3.8[^1]。 - 配置 GPU 支持（如果涉及深度学习模型推理），安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 库。 - 使用 `pip` 或 `conda` 创建独立的虚拟环境以管理依赖项。 ```bash # 创建并激活虚拟环境 (Python) python -m venv hallo_env source hallo_env/bin/activate # 更新 pip 工具 pip install --upgrade pip ``` #### 2. 下载与配置代码库 访问 Hallo 的官方 GitHub 页面克隆仓库至本地： ```bash git clone https://github.com/hallo-digital-person.git cd hallo-digital-person ``` 根据文档说明完成必要的初始化操作，通常包括下载预训练模型文件以及设置 API 密钥等外部服务接口参数。 #### 3. 数据处理流程 为了使生成的内容更加贴近实际需求，在数据层面可能需要经过清洗、标注等一系列前期准备工作。例如，当构建用于短视频创作的角色形象时，可借助 Redis 实现高效的缓存机制存储中间状态信息[^3]。 #### 4. 启动核心模块 启动过程中遵循标准的操作系统引导逻辑序列化加载各子组件直至整个应用完全可用[^2]。具体命令如下所示： ```bash # 安装依赖包 pip install -r requirements.txt # 初始化数据库及其他必要资源 python setup.py init # 启动主应用程序入口 uvicorn main:app --reload ``` 以上脚本会依次调用框架内部定义好的函数逐步建立起完整的交互界面供用户测试体验效果。 --- ### 注意事项 由于该类项目往往融合了多种前沿算法理论成果，因此建议初学者多加练习巩固基础知识的同时也要善于利用网络上已有的优质资料辅助理解复杂概念[^4]。 ---
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