TANGO

TANGO 是一款由東京大學和 CyberAgent AI Lab 聯合開發的開源框架，致力于生成與目標語音完美同步的全身手勢視頻。借助分層音頻嵌入技術和擴散插值網絡，TANGO 能夠將目標語音與參考視頻庫中的動作精準匹配，從而打造出高保真、動作同步的視頻內容。這項技術的突破顯著降低了視頻制作成本，廣泛應用于新聞播報、虛擬人解說及虛擬 YouTube 內容創作等領域，為用戶提供了高效、經濟的解決方案。

TANGO是什么

TANGO 是一個創新的開源框架，由東京大學與 CyberAgent AI Lab 共同推出，專注于生成與目標語音同步的全身手勢視頻。其核心技術包括分層音頻嵌入和擴散插值網絡，旨在確保生成的視頻具有高保真度和自然流暢的動作表現。通過這一技術，用戶能夠在視頻制作中實現高效與經濟的雙重目標，覆蓋新聞播報、虛擬人解說及虛擬 YouTube 內容創作等多個領域。

TANGO的主要功能

• 全身手勢生成：根據目標語音音頻生成與之同步的全身手勢視頻。
• 高保真度視頻制作：確保生成的視頻畫面清晰，動作自然且與語音內容精確對應。
• 音視頻跨模態對齊：利用分層音頻嵌入技術，實現音頻信號與視頻動作之間的精準匹配。
• 優質過渡幀生成：通過擴散插值網絡生成高質量的過渡幀，確保視頻中的動作流暢連貫。
• 保持外觀一致性：在生成的視頻中確保人物外觀和背景與參考視頻保持一致，避免視覺上的不協調。

TANGO的技術原理

• 分層音頻嵌入（AuMoCLIP）：利用隱式層次化的音頻-動作聯合嵌入，在編碼音頻和動作數據時進行對比學習，將二者映射到一個共同的潛在空間中，從而實現精準的動作檢索。
• 擴散插值網絡（ACInterp）：基于現有的視頻生成擴散模型，生成高質量的過渡幀，并通過參考模塊和背景流保持生成視頻與參考視頻的外觀一致性，有效消除模糊和重影等偽影。
• 動作圖檢索方法：采用學習驅動的方式，智能檢索與目標語音音頻匹配的動作路徑，能更好地處理不同說話者的動作與音頻不同步的情況。
• 圖結構：通過有向圖結構表示視頻幀（節點）及其有效轉換（邊），系統提取時間特征以檢索視頻播放路徑的子集，必要時利用ACInterp生成平滑的過渡幀。

TANGO的項目地址

• 項目官網：pantomatrix.github.io/TANGO
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.04221
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/H-Liu1997/TANGO

TANGO的應用場景

• 新聞播報：生成與新聞內容同步的全身手勢視頻，提升播報的自然程度及觀眾的觀看體驗。
• 虛擬YouTuber：為虛擬YouTuber制作與語音同步的全身動作視頻，增強與粉絲的互動感。
• 在線教育：在教育內容制作中，利用TANGO生成教師的全身手勢視頻，使遠程教學更加生動有效。
• 企業培訓：在企業培訓視頻中添加與講解同步的手勢，提升學習材料的吸引力和信息傳遞的效率。
• 視頻會議：通過TANGO生成的手勢視頻提升視頻會議中的交流體驗，尤其在遠程協作時更為顯著。