数字人解决方案——AniTalker声音驱动肖像生成生动多样的头部说话视频算法解析

1.概述

AniTalker是一款先进的AI驱动的动画生成工具，它超越了简单的嘴唇同步技术，能够精准捕捉并再现人物的面部表情、头部动作以及其他非言语的微妙动态。这不仅意味着AniTalker能够生成嘴型精准同步的视频，更重要的是，它还能够呈现自然流畅的表情变化和动作，使得最终的动画效果更加逼真，更具吸引力。
通过AniTalker，动画制作不再局限于专业的动画师或高昂的制作成本。现在，任何拥有一张人物照片和相应的音频文件的用户，都能够轻松制作出高质量的说话动画视频，这极大地拓宽了个人表达和创意创作的边界。无论是用于社交媒体内容的创作，还是教育、培训、娱乐等多个领域，AniTalker都提供了无限的可能性。

项目及演示：：https://x-lance.github.io/AniTalker/
论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.03121
代码下载：https://github.com/X-LANCE/AniTalker

视频演示:

数字人解决方案——AniTalker声音驱动肖像生成生动多样

2. AniTalker

AniTalker代表了一项技术革新，它打破了传统界限，将静态肖像照片转化为动态的数字化身。以下是对您描述的AniTalker功能的润色和补充：
技术革新：AniTalker通过先进的人工智能技术，使得静态图像能够根据语音指令进行自然流畅的交谈和表情变化。
动态化身：该技术能够将普通的照片转变为具有丰富表情和动作的数字化身，为用户带来前所未有的互动体验。
自监督学习：AniTalker采用了自监督学习这一前沿机器学习策略，使模型能够自主学习并理解人脸动态的复杂性，而无需依赖于繁琐的标注数据。
自然表情：与早期的数字人相比，AniTalker生成的动画不再受限于预设的动作模板，能够展现出更加自然和逼真的面部表情。
灵活性：AniTalker的自监督学习方法赋予了模型强大的泛化能力，使其能够适应各种不同的语音和表情，从而创造出更加多样化和个性化的动画效果。
创新应用：这项技术的应用前景广阔，不仅可以用于娱乐和社交媒体，还可以应用于教育、培训、客户服务等多个领域，为数字内容创作和人机交互提供新的可能性。
易于使用：AniTalker的设计哲学是简化动画制作过程，使其更加易于访问和使用，让没有专业动画制作背景的用户也能够轻松创建高质量的动画视频。

2.1AniTalker 实现的效果

面部动画生成： AniTalker能够将静态人像照片和音频信号转化为生动的说话面部动画。这不仅涵盖了精确的口型同步，还包括与语音内容完美匹配的面部表情和头部动作，为观众提供了一种全新的交流体验。

多样化和可控性： 用户可以根据不同的需求调整输入和参数设置，从而生成一系列表情丰富、动作各异的面部动画。这种高度的定制性使得AniTalker能够满足从娱乐到专业应用的各种需求。

真实感和动态表现： AniTalker擅长捕捉面部的微妙动态，包括眨眼、微笑等复杂非言语信息，这些细节的精确再现极大地增强了动画的真实感和表现力。

长视频生成能力： 该技术不仅限于短片段的生成，还能制作超过3分钟的长篇面部动画视频。这使得AniTalker非常适合用于虚拟助理、数字人物表演以及其他需要长篇动画内容的应用场景。

AniTalker 像一位细致入微的观察者，从大量肖像和视频片段中提炼出每个微笑、眨眼、点头的微妙之处，并将其转化为一种精细的“表情运动编码”。

身份和运动编码器的细节，以及层次聚合层（HAL）的工作方式如下图：

更重要的是，AniTalker 精妙地实现了“人物身份”与“动作表现”的分离。它不仅利用“身份识别技术”来区分不同人物的独特性，还通过“身份与动作分离技术”，确保在捕捉动作的同时，不混入任何身份特征，保证了动作的通用性，并维持肖像原貌。

为了使数字人的动作表现更加多样且自然，AniTalker 引进了“动作控制功能”。这项技术巧妙地在基础动作框架上加入微调，让最终的动画效果既自然流畅又富含个性。同时，AniTalker 还能根据指令精细调控数字人的每个动作与表情，如同一位导演精确控制演员的表演。

这些丰富的实验成果证实了 AniTalker 的强大效果，所创造出的数字人不仅表情自然、动作连贯，而且适应性强，无论是真实人物还是卡通、雕塑等风格都能完美适应，展示了其卓越的通用性。

连续运动空间的运动流形：

3.项目部署

环境创建：

git clone https://github.com/X-LANCE/AniTalker.git
cd AniTalker
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1：
Keep pose_yaw, pose_pitch, pose_roll to zero.

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

在这里插入图片描述

演示2：
Changing pose_yaw from 0 to 0.25

python ./code/demo.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_case2/' \
    --control_flag True \
    --seed 0 \
    --pose_yaw 0.25 \
    --pose_pitch 0 \
    --pose_roll 0

在这里插入图片描述
演示3：
Talking in Free-style

python ./code/demo.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_case3/'