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Gaussianspeech
Gaussianspeech
GaussianSpeech的目标受众是虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作和动画制作等领域的专业人士。这些用户需要逼真的3D人头化身来增强用户体验，而GaussianSpeech提供的高保真度和实时渲染能力正好满足这一需求。
视频生成数字人#3D动画#语音合成#人头化身#高保真#实时渲染#面部表情捕捉普通产品开源
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简介
GaussianSpeech是一种新颖的方法，它能够从语音信号中合成高保真度的动画序列，创建逼真、个性化的3D人头化身。该技术通过结合语音信号与3D高斯绘制技术，捕捉人类头部表情和细节动作，包括皮肤皱褶和更细微的面部运动。GaussianSpeech的主要优点包括实时渲染速度、自然的视觉动态效果，以及能够呈现多样化的面部表情和风格。该技术背后是大规模多视角音频-视觉序列数据集的创建，以及音频条件变换模型的开发，这些模型能够直接从音频输入中提取唇部和表情特征。
截图
产品特色
• 音频驱动：通过语音信号合成逼真的3D人头化身动画。
• 高保真度：生成包括牙齿、皱纹和眼睛中的光泽在内的细节动画。
• 实时渲染：以实时渲染速度呈现自然的视觉动态效果。
• 个性化表达：根据语音信号生成与表情相关的个性化颜色。
• 数据集支持：使用大规模多视角音频-视觉序列数据集进行训练。
• 音频特征提取：使用Wav2Vec 2.0编码器提取通用音频特征并映射到个性化唇部特征。
• 多模态融合：通过交叉注意力层将唇部-表情特征融合到解码器中。
• 3DGS Avatar表示：生成依赖于表情和视图的颜色，并应用皱纹和感知损失以提高照片真实感。
使用教程
1. 访问GaussianSpeech的GitHub页面，下载必要的代码和数据集。
2. 根据文档说明，设置开发环境并安装所需的依赖库。
3. 使用Wav2Vec 2.0编码器处理输入的语音信号，提取音频特征。
4. 利用Lip Transformer Encoder和Wrinkle Transformer Encoder从音频特征中提取唇部和皱纹特征。
5. 使用Expression Encoder合成FLAME表情，并通过Expression2Latent MLP将这些表情与唇部特征结合。
6. 将结合的特征输入到运动解码器中，预测FLAME顶点偏移。
7. 将预测的顶点偏移添加到模板网格中，生成规范空间中的顶点动画。
8. 在训练过程中，通过优化的3DGS化身和颜色MLP以及高斯潜在变量进一步细化动画，并通过重渲染损失进行优化。
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