AniPortrait是什么？
AniPortrait是一个根据音频和图像输入生成会说话、唱歌的动态视频的项目。它能够根据音频和静态人脸图片生成逼真的人脸动画，口型保持一致。支持多种语言和面部重绘、头部姿势控制。功能包括音频驱动的动画合成、面部再现、头部姿势控制、支持自驱动和音频驱动的视频生成、高质量动画生成以及灵活的模型和权重配置。
AniPortrait的用途
AniPortrait图片生成视频的应用场景主要包括以下几个方面：
虚拟现实（VR）：AniPortrait可以为VR角色提供逼真的面部动画，增强用户的沉浸感。这意味着在虚拟现实环境中，用户可以通过更加自然和真实的面部表情来与虚拟角色互动，从而提升体验的真实性和互动性。
视频游戏：在视频游戏中，AniPortrait的应用可以使得游戏角色的面部表情更加丰富和真实，提高游戏的吸引力和玩家的沉浸感。通过生成逼真的动态视频，可以使游戏角色的表情和反应更加自然，增加游戏的趣味性和互动性。
音频驱动的动画合成：AniPortrait支持音频驱动的动画合成，这意味着它可以根据音频内容自动生成相应的面部动画，适用于需要根据特定音频内容生成相应表情或动作的场景。这种应用可以广泛应用于视频制作、电影特效等领域，使得角色的表情和动作更加符合音频内容，提高作品的表现力。
高质量动画生成：AniPortrait能够生成高质量的动画，这使得它非常适合于需要高清晰度和细节表现的场合，如电影制作、广告视频等。通过高质量的动画生成，可以确保角色的表情和动作既逼真又细腻，满足专业级别的制作需求。
产品特色
音频驱动的肖像动画合成：AniPortrait是一款能够根据音频和静态人脸图片生成逼真动态视频的工具，它通过提取音频中的3D面部表情来实现这一功能。
用户友好性：使用AniPortrait非常简单，用户只需提供音频和人脸图片，即可生成符合特定要求的人脸动画。此外，用户还可以根据需要调整模型和权重配置，以实现个性化的动画效果。
三维数据转换：AniPortrait会从音频中提取出三维的中间数据，并将这些数据转换成一连串的二维面部轮廓标记，为后续的人脸动画生成打下基础。
高品质动画生成：该工具基于音频和一张参考人脸照片来生成高品质的动画，包括两个主要步骤：首先是从音频中提取三维中间数据，然后进行后续处理。
工作原理
1、音频处理与3D面部表示：
- 音频特征提取：首先，使用预训练的wav2vec模型从输入的音频中提取关键的语音特征，如发音、语调和节奏。
- 3D面部网格与姿势生成：接着，根据提取的音频特征，通过一个简单的网络架构（通常包含全连接层）生成对应的3D面部网格和头部姿势。这一步骤能够捕捉到微妙的面部表情和唇部动作，以及与音频节奏同步的头部运动。
2、2D标记点到动画的转换：
- 2D面部标记点投影：将3D面部网格和姿势转换为2D面部标记点序列。这些标记点为后续的动画生成提供了关键的视觉信息。
- 扩散模型与动画生成：然后，利用扩散模型（如Stable Diffusion 1.5）结合运动模块，将2D标记点序列转换成一系列动画帧。这一过程中，模型会参考扩散模型的网络架构，通过迭代去噪过程生成高质量的图像。
- PoseGuider模块：为了提高唇部动作的准确性，AniPortrait引入了PoseGuider模块，该模块采用ControlNet的多尺度策略，将不同尺度的标记点特征整合到网络的不同层中。此外，还包括参考图像的标记点作为额外输入，通过交叉注意力机制增强生成动画的精确度。
通过这两个阶段的工作，AniPortrait能够将音频和静态图像转换为逼真的肖像动画，同时保持高度的自然性和时间上的连贯性。这个过程涉及到复杂的深度学习技术和图像处理算法，使得最终输出的动画既符合音频的节奏，又能够精确地模拟人类的面部表情和唇动。
产品入口
项目入口：https://github.com/Zejun-Yang/AniPortrait
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.17694.pdf
