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FantasyTalking

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FantasyTalking – 阿里聯合北郵推出靜態肖像生成可控數字人的框架

FantasyTalking

FantasyTalking是什么

FantasyTalking 是由阿里巴巴 AMAP 團隊與北京郵電大學合作開發的一種創新框架,旨在通過單張靜態肖像生成生動的可動畫化虛擬形象。該框架基于預訓練的視頻擴散變換器模型,采用雙階段視聽對齊策略。在第一階段,利用片段級訓練方案建立連貫的全局;第二階段則通過唇部追蹤掩碼在幀級別上細化唇部,確保與音頻信號的精準同步。此外,FantasyTalking 還引入了面部專注的交叉注意力模塊,以確保面部特征的一致性,并通過強度調制模塊實現對表情和身體動作強度的控制。

主要功能

  • 口型同步:準確識別和同步虛擬角色的口型與輸入語音,使角色在說話時的口型與語音內容完全一致,從而提升角色的真實感和信任度。
  • 面部動作生成:根據語音內容及情感信息生成相應的面部動作,例如眨眼、皺眉和微笑等,使虛擬角色的表情更加豐富和生動。
  • 全身動作生成:根據場景和情節需求生成全身的動作和姿態,如行走、奔跑和跳躍,使虛擬角色在動畫中顯得更加自然流暢。
  • 強度控制:用戶可以通過強度調制模塊顯式控制面部表情和身體動作的強度,實現對肖像的精確操控,超越唇部的局限。
  • 多種風格支持:支持生成多種風格的虛擬形象,包括寫實和卡通風格,能夠生成高質量的對話視頻。
  • 多種姿態支持:支持生成具有各種身體范圍和方向的真實說話視頻,包括特寫肖像、半身和全身姿勢,以及正面和側面視角。

技術原理

  • 雙階段視聽對齊策略
    • 片段級訓練:在第一階段,模型通過片段級訓練捕捉音頻與整個場景(包括參考肖像、上下文對象和背景)之間的弱相關性,建立全局視聽依賴關系,融合整體特征,使其能夠學習與音頻相關的非語言線索(如眉毛和肩膀動作)以及與音頻強烈同步的唇部動態。
    • 幀級訓練:在第二階段,模型專注于與音頻高度相關的視覺特征細化,特別是在唇部動作方面。通過使用唇部追蹤掩碼,模型確保唇部與音頻信號精確對齊,從而提高生成視頻的質量。
  • 身份保持:傳統的參考網絡方法通常會限制視頻中人物和背景的自然變化。FantasyTalking 通過面部專注的交叉注意力模塊,集中建模面部區域,利用交叉注意力機制解耦身份保留與動作生成,更加輕量化,能夠釋放對背景和人物自然的限制,從而確保在整個生成的視頻序列中,角色身份特征的一致性。
  • 強度調節:FantasyTalking 引入強度調制模塊,用戶可以顯式控制面部表情和身體動作的強度,使肖像更加可控且多樣化。通過調節強度,可以生成更自然的動畫效果。
  • 基于預訓練的視頻擴散變換器模型:FantasyTalking 基于 Wan2.1 視頻擴散變換器模型,具有時空建模能力,能夠生成高保真、連貫的說話肖像視頻。該模型有效捕捉音頻信號與唇部、面部表情及身體動作之間的關系,生成高質量的動態肖像。

項目官網

應用場景

  • 游戲開發:在游戲開發中,FantasyTalking 能生成游戲角色的對話動畫和戰斗動畫。它可以根據語音內容生成精準的口型同步、豐富的面部表情和自然的全身動作,使游戲角色更加生動,提升視覺效果和玩家的沉浸感。
  • 影視制作:在影視制作中,FantasyTalking 可用于生成虛擬角色的表演和特效動畫。使用 FantasyTalking 可以快速生成復雜表情和動作的虛擬角色,從而減少傳統動畫制作中的人力和時間成本,為影視作品增添創意和想象力。
  • 虛擬現實和增強現實:在虛擬現實(VR)和增強現實(AR)應用中,FantasyTalking 能生成虛擬角色的交互動畫與引導動畫。
  • 虛擬主播:FantasyTalking 可用于生成虛擬主播的動畫視頻,支持多種風格的虛擬形象,適用于新聞播報、直播帶貨、在線教育等多種場景,展現出高度的實用性與靈活性。
  • 智能教育:在智能教育領域,FantasyTalking 可以生成虛擬教師或虛擬助教的動畫視頻,提升學習體驗。

常見問題

  • FantasyTalking 是否支持多種語言?:是的,FantasyTalking 可以根據不同語言生成相應的口型同步和表情。
  • 生成視頻的質量如何?:使用 FantasyTalking 生成的視頻質量高,能夠實現生動的表情和自然的動作。
  • 是否可以自定義虛擬角色的外觀?:是的,用戶可以根據需求選擇不同的風格和外觀,生成個性化的虛擬角色。
  • FantasyTalking 的使用是否復雜?:FantasyTalking 提供友好的用戶界面,易于上手,用戶可以快速掌握如何生成動畫視頻。
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