前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >复旦百度等开源的AI对口型肖像视频生成框架 Hallo,不仅质量好,动作丰富质量高,还是完全开源的

复旦百度等开源的AI对口型肖像视频生成框架 Hallo,不仅质量好,动作丰富质量高,还是完全开源的

作者头像
deephub
发布2024-07-01 14:40:37
750
发布2024-07-01 14:40:37
举报
文章被收录于专栏:DeepHub IMBADeepHub IMBA

近日,由复旦大学、百度公司、苏黎世联邦理工学院和南京大学的研究人员联合开发的AI对口型肖像图像动画技术——Hallo,正式发布。这一框架结合了先进的音频分析技术和视觉合成模块,能够根据语音音频输入生成高度逼真且动态的肖像图像视频。

技术背景与特点

Hallo技术采用了基于扩散的生成模型和分层音频驱动视觉合成模块,通过UNet去噪器、时间对齐技术和参考网络,实现了音频与视觉输出的高度同步精度。其主要功能特色包括:

音频同步动画:利用精确的唇动同步算法,确保视频动画中的嘴唇动作与音频声音同步,创造出逼真的说话效果。

面部表情生成:根据音频信号的情感和语调变化,自动生成对应的面部表情,使得动画角色的表演更加自然和富有情感。

头部姿态控制:允许对视频动画中的头部姿态进行精细调整,增强视觉与听觉的协调性。

个性化动画定制:支持根据不同应用场景和个人特征定制动画的风格、表情和动作,满足特定的视觉和情感表达需求。

技术架构与应用场景

Hallo的网络架构结合了先进的扩散模型和UNet去噪器,通过音频驱动的视觉合成模块实现对表情和姿态的自适应控制,提升了动画生成的多样性和真实感。该技术不仅在学术研究中具有突破性,也在实际应用中展现出广阔的应用前景,如数字娱乐、教育和虚拟助手等领域。

Hallo的性能与实验结果

经过与其他SOTA方法的定量和定性比较,Hallo在多项评估指标上表现出色。在各种数据集上,包括HDTF和CelebV,Hallo展示了优越的生成视频质量、唇形同步精度和运动多样性。这些结果显示,Hallo不仅能够应对不同风格的人像和音频输入,还能够捕捉到复杂场景下的细微表情和头部动作变化。

社会反响与未来展望

尽管Hallo技术在提升用户体验和视觉效果方面取得了显著进展,但也引发了社会对于深度伪造技术可能带来的潜在隐患的讨论。研究团队表示,他们正在积极探索技术在安全和伦理方面的应对策略,以确保其在社会应用中的安全性和合法性。

Hallo作为一种新兴的AI对口型肖像图像动画技术,不仅在技术创新和应用场景多样性上展现出巨大潜力,也为数字娱乐和虚拟现实等领域带来了新的可能性。随着技术的不断发展和改进,预计将为用户带来更加丰富、沉浸式的视听体验。

最主要的是不像隔壁公司那样PPT开源, Hallo可是开放了完整的代码,权重的,我们直接拿来就可以使用

https://fudan-generative-vision.github.io/hallo/

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-06-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 DeepHub IMBA 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档