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站長之家（ChinaZ.com）4月19日 消息:最近，西安交通大學的研究人員提出了SadTalker模型，通過從音頻中學習生成3D運動系數(shù)，使用全新的3D面部渲染器來生成頭部運動，可以實現(xiàn)圖片+音頻就能生成高質(zhì)量的視頻。

為了實現(xiàn)音頻驅(qū)動的真實頭像視頻生成，研究人員將3DMM的運動系數(shù)視為中間表征，并將任務分為兩個主要部分（表情和姿勢），旨在從音頻中生成更真實的運動系數(shù)(如頭部姿勢、嘴唇運動和眼睛眨動)，并單獨學習每個運動以減少不確定性。最后通過一個受face-vid2vid啟發(fā)設計的3D感知的面部渲染來驅(qū)動源圖像。

論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2211.12194.pdf

項目主頁:https://sadtalker.github.io/

研究人員使用SadTalker模型從音頻中學習生成3D運動系數(shù)，使用全新的3D面部渲染器來生成頭部運動。該技術可以控制眨眼頻率，音頻可以是英文、中文、歌曲。

這項技術在數(shù)字人創(chuàng)作、視頻會議等多個領域都有應用，能夠讓靜態(tài)照片動起來，但目前仍然是一項非常有挑戰(zhàn)性的任務。SadTalker模型的出現(xiàn)解決了生成視頻的質(zhì)量不自然、面部表情扭曲等問題。該技術可以應用于數(shù)字人創(chuàng)作、視頻會議等多個領域。