

Wav2lip
简介 :
Wav2Lip 是一个开源项目,旨在通过深度学习技术实现视频中人物的唇形与任意目标语音高度同步。该项目提供了完整的训练代码、推理代码和预训练模型,支持任何身份、声音和语言,包括CGI面孔和合成声音。Wav2Lip 背后的技术基于论文 'A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In the Wild',该论文在ACM Multimedia 2020上发表。项目还提供了一个交互式演示和Google Colab笔记本,方便用户快速开始使用。此外,项目还提供了一些新的、可靠的评估基准和指标,以及如何在论文中计算这些指标的说明。
需求人群 :
Wav2Lip 适合视频编辑者、游戏开发者、动画师和任何需要视频中人物唇形与语音同步的专业人士。它可以帮助这些用户在不需要复杂手动调整的情况下,快速实现高质量的唇形同步效果,从而节省时间和提高工作效率。
使用场景
视频制作人员使用Wav2Lip为电影或视频添加或修改角色的对话。
游戏开发者利用Wav2Lip为游戏角色生成自然的唇形动作,提高游戏的真实感。
教育工作者使用Wav2Lip在教学视频中添加或修改讲解内容,使视频更加生动有趣。
产品特色
高精度唇形同步:可以将任何视频与目标语音高度准确地同步。
支持多种身份、声音和语言:包括CGI面孔和合成声音。
提供完整训练和推理代码:方便用户根据自己的需求进行定制和优化。
预训练模型:用户可以直接使用预训练模型进行唇形同步。
交互式演示和Google Colab笔记本:快速开始使用Wav2Lip。
新的评估基准和指标:提供了项目中使用的评估方法和指标。
商业用途支持:虽然开源代码仅限于研究/学术/个人用途,但项目提供了商业用途的API服务。
使用教程
1. 安装必要的软件环境,如Python 3.6和ffmpeg。
2. 下载并安装所需的预训练模型。
3. 使用提供的推理代码,指定视频文件和音频源,执行唇形同步。
4. 调整推理代码中的参数,如面部检测的边界框,以获得更好的同步效果。
5. 如果需要,可以训练自己的模型,以适应特定的数据集或需求。
6. 使用项目提供的评估工具和指标,评估唇形同步的效果。
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