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DreamTalk-让人物照片说话

基于扩散模型可以让人物照片说话

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DreamTalk简介

DreamTalk 是由清华大学、阿里巴巴和华中科技大学联合研发的一种创新性人工智能视频工具。它可以基于音频输入让静态的人物照片产生逼真的说话动作,支持搭配多种音效,包括歌唱、多语种对话和嘈杂的背景声音。为了能够以高度逼真的形式模拟人物头像的说话动作,DreamTalk提供了一个整合了多种功能的框架。

DreamTalk-让人物照片说话

DreamTalk演示地址:
https://dreamtalk-project.github.io

DreamTalk项目地址:
https://dreamtalk-project.github.io/

DreamTalk论文地址:
https://arxiv.org/abs/2312.09767

DreamTalk使用场景:

1. 生成带有丰富语言和表情风格的说话人脸。
2. 在电影和电视制作中合成逼真的虚拟角色表情。
3. 实现自然的人机交流,包含面部表情和嘴唇运动。

DreamTalk功能:

– 去噪网络:核心组件之一,借助去噪过程驱动面部动作的构成,确保最终合成的动画表情清晰且高质量。
– 风格感知的嘴唇专家:专门用于增强嘴唇同步动作的逼真程度,综合考虑说话的风格,保证动作与声音匹配且自然。
– 风格预测器:自动从音频解读并预测目标表情,消除了对外部表情参考的需求,增加了工作流程的灵活性。
– 音视频处理:精确分析音频,提取必要的特性来模拟面部动作;同时对视频进行处理,模仿指定的表情和风格。
– 数据和模型训练:需要大量数据以支持模型训练,使其能够学会如何将音频特征转换为鲜活的面部表情。

DreamTalk的优势:

– 扩散模型驱动:得益于先进的扩散模型,DreamTalk可以在不依赖昂贵样本数据的情况下生成具有表现力的面部动画。
– 逼真度高:实验结果显示,该工具生成的动画在不同说话风格上表现自然,嘴唇同步精准,超越同类产品。
– 广泛适用性:DreamTalk不受训练数据集限制,能够高效处理并产生多种以往未出现过的面孔类型和表情。

DreamTalk所开发的技术为虚拟角色合成、数字内容创作和人机交互等领域提供了新的可能性,使得创建高度逼真的动态人物像变得简便且成本效益高,能够在不久的将来,为影视制作、教育、游戏设计等多个行业带来创新和价值。

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关于DreamTalk-让人物照片说话特别声明

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