KDTalker：根據(jù)輸入的音頻信號生成逼真的面部表情和動(dòng)作視頻

映技派于2025-03-25發(fā)布在Ai產(chǎn)品

KDTalker是什么？

KDTalker 是一個(gè)音頻驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)肖像生成工具，能夠根據(jù)輸入的音頻信號生成逼真的面部表情和動(dòng)作。KDTalker 具有隱式關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)、時(shí)空擴(kuò)散模型和姿勢多樣性等特點(diǎn)。適用于虛擬現(xiàn)實(shí)、社交媒體、視頻會(huì)議等多種場景。通過簡單的環(huán)境準(zhǔn)備和命令行操作，用戶可以快速生成高質(zhì)量的動(dòng)態(tài)肖像視頻。

KDTalker：根據(jù)輸入的音頻信號生成逼真的面部表情和動(dòng)作視頻.webp

KDTalker 功能特征

隱式關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)：

利用隱式關(guān)鍵點(diǎn)捕捉面部表情和動(dòng)作的細(xì)微變化，能夠更自然地反映音頻與面部動(dòng)作之間的關(guān)系。
與傳統(tǒng)的顯式關(guān)鍵點(diǎn)方法相比，隱式關(guān)鍵點(diǎn)可以避免顯式標(biāo)注的復(fù)雜性和誤差。

時(shí)空擴(kuò)散模型：

結(jié)合時(shí)空擴(kuò)散模型，生成更加平滑和連貫的動(dòng)態(tài)效果，同時(shí)保持圖像質(zhì)量和穩(wěn)定性。
通過時(shí)空擴(kuò)散模型，能夠更好地處理視頻序列中的時(shí)間連續(xù)性。

姿勢多樣性：

支持多種姿勢的生成，能夠根據(jù)音頻內(nèi)容動(dòng)態(tài)調(diào)整人物的姿態(tài)，增加生成結(jié)果的多樣性和自然性。
用戶可以指定不同的姿勢風(fēng)格，生成更具個(gè)性化的動(dòng)態(tài)肖像。

高效性：

優(yōu)化的模型設(shè)計(jì)和高效的計(jì)算流程，使得該技術(shù)能夠在單個(gè)RTX4090或RTX3090顯卡上運(yùn)行，具有較高的實(shí)用性和可擴(kuò)展性。
適合在資源有限的設(shè)備上使用，同時(shí)保持較高的生成速度。

高質(zhì)量生成：

生成的動(dòng)態(tài)肖像具有較高的分辨率和逼真度，能夠滿足高質(zhì)量視頻生成的需求。
通過預(yù)訓(xùn)練模型和優(yōu)化的推理流程，確保生成結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性。

KDTalker 應(yīng)用場景

虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）：

在VR和AR應(yīng)用中，KDTalker可以生成逼真的虛擬角色動(dòng)態(tài)肖像，提升用戶體驗(yàn)。
例如，在虛擬會(huì)議中，用戶可以通過音頻驅(qū)動(dòng)生成自己的動(dòng)態(tài)肖像，使遠(yuǎn)程交流更加自然。

社交媒體和視頻內(nèi)容創(chuàng)作：

用戶可以將自己的照片和音頻輸入KDTalker，生成個(gè)性化的動(dòng)態(tài)肖像視頻，用于社交媒體分享。
內(nèi)容創(chuàng)作者可以利用該技術(shù)生成有趣的視頻內(nèi)容，增加視頻的吸引力。

視頻會(huì)議：

在視頻會(huì)議中，網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定可能導(dǎo)致視頻卡頓或模糊。KDTalker可以通過音頻驅(qū)動(dòng)生成流暢的動(dòng)態(tài)肖像，即使在低帶寬環(huán)境下也能保持良好的視覺效果。

娛樂和游戲：

在游戲和娛樂應(yīng)用中，KDTalker可以生成虛擬角色的動(dòng)態(tài)表情和動(dòng)作，增強(qiáng)游戲的沉浸感。
例如，在角色扮演游戲中，玩家可以通過音頻驅(qū)動(dòng)生成自己的角色動(dòng)態(tài)肖像。

教育和培訓(xùn)：

在教育和培訓(xùn)場景中，KDTalker可以生成教師或培訓(xùn)師的動(dòng)態(tài)肖像，用于在線課程或培訓(xùn)視頻。
通過音頻驅(qū)動(dòng)生成的動(dòng)態(tài)肖像可以使教學(xué)內(nèi)容更加生動(dòng)，提高學(xué)習(xí)效果。

KDTalker 使用方法

1. 環(huán)境準(zhǔn)備

硬件要求：推薦使用RTX4090或RTX3090顯卡。

軟件依賴：

安裝git、conda和FFmpeg。
克隆代碼并創(chuàng)建Python環(huán)境：

git clone https://github.com/chaolongy/KDTalker
cd KDTalker
# 創(chuàng)建并激活conda環(huán)境
conda create -n KDTalker python=3.9
conda activate KDTalker
# 安裝PyTorch和其他依賴
conda install pytorch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
pip install -r requirements.txt

2. 下載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重

從Google Drive或Hugging Face下載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重文件，并放置到./pretrained_weights和./ckpts目錄中。
確保目錄結(jié)構(gòu)如下：

pretrained_weights
├── insightface
│   └── models
│       └── buffalo_l
│           ├── 2d106det.onnx
│           └── det_10g.onnx
└── liveportrait
    ├── base_models
    │   ├── appearance_feature_extractor.pth
    │   ├── motion_extractor.pth
    │   ├── spade_generator.pth
    │   └── warping_module.pth
    ├── landmark.onnx
    └── retargeting_models
        └── stitching_retargeting_module.pth

3. 運(yùn)行推理

使用以下命令運(yùn)行推理腳本，生成動(dòng)態(tài)肖像視頻：

python inference.py -source_image ./example/source_image/WDA_BenCardin1_000.png -driven_audio ./example/driven_audio/WDA_BenCardin1_000.wav -output ./results/output.mp4