項目簡介
AniTalker是一個開源項目,它利用靜態照片和音頻文件來創造動態的面部說話視頻。
AniTalker采用了一種通用的運動表示方法。這種創新的表示方法有效地捕捉了廣泛的面部動態,包括微妙的表情和頭部動作。
AniTalker通過兩種自監督學習策略增強了運動描述:第一種策略是通過同一身份內的源幀重建目標視頻幀來學習微妙的運動表示;第二種策略是使用度量學習開發身份編碼器,同時積極減少身份和運動編碼器之間的互信息。
這種方法確保了運動表示是動態的,并且不包含特定身份的細節,顯著減少了對標記數據的需求。
功能特點
動態視頻創作
AniTalker能夠將靜態圖像轉化為動態視頻,其中不僅包括口型與音頻的精準匹配,還涵蓋了豐富的面部表情和頭部動作。
個性化動畫
用戶可以根據個人喜好和需求,調整參數,定制出具有個性化表情和動作的面部動畫。
高度仿真
這項技術能夠捕捉到面部的微小動作,如眨眼和微笑,從而制作出具有高度仿真感的動態視頻。
支持長視頻
AniTalker支持制作超過3分鐘的長視頻,這使得它非常適合用于創建虛擬助手、數字角色表演等應用場景。
項目實操
預裝環境
conda create -n anitalker python==3.9.0 conda activate anitalker conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge pip install -r requirements.txt
演示腳本
python ./code/demo_audio_generation.py \ --infer_type 'mfcc_pose_only' \ --stage1_checkpoint_path 'ckpts/stage1.ckpt' \ --stage2_checkpoint_path 'ckpts/stage2_pose_only.ckpt' \ --test_image_path 'test_demos/portraits/monalisa.jpg' \ --test_audio_path 'test_demos/audios/english_female.wav' \ --result_path 'results/monalisa_case1/' \ --control_flag True \ --seed 0 \ --pose_yaw 0 \ --pose_pitch 0 \ --pose_roll 0
項目地址:
https://github.com/X-LANCE/AniTalker
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