JoyGen

2个月前发布 473 00

工具介绍:JoyGen是一个音频驱动的3D深度感知说话人脸视频生成框架。它通过音频驱动生成嘴唇运动和视觉外观合成,旨在实现精确的嘴唇-音频同步和高视觉质量。

收录时间:
2025-02-16

JoyGen工具信息

JoyGen是由京东科技与香港大学合作开发的音频驱动 3D 说话人脸视频生成框架,采用一种新颖的两阶段框架。该技术通过音频输入驱动 3D 深度感知模型,实现精确的唇部与音频同步,以逼真模拟说话者的唇部动作和面部表情,生成高度真实的视频内容。JoyGen 主要应用于视频编辑和虚拟交互领域。

技术特点:

  • 音频驱动唇部运动生成: JoyGen 使用 3D 重建模型和 audio2motion 模型,分别预测身份和表情系数,通过将音频特征与面部深度图结合,实现精确的唇部与音频同步。
  • 视觉外观合成: 提供高质量的视觉外观合成,确保视频的视觉效果和唇部运动的自然性。
  • 数据集支持: JoyGen 使用了一个包含 130 小时高质量视频的中文说话人脸数据集进行训练。该数据集与开放的 HDTF(高分辨率深度图数据集)结合,支持中文和英文输入。
  • 情感表达: JoyGen 还考虑了音频的情绪特征,能够在生成的动画中自然地表现出人物的情感变化,例如微笑或皱眉等,使生成的视频更加生动和真实。

如何使用JoyGen:

  1. 环境搭建:用户需创建一个特定的conda环境,并安装必要的依赖包,包括Nvdiffrast等特定库。
  2. 预训练模型下载:获取JoyGen的预训练模型,包括3D模型、音频到运动模型等,这些资源通常在项目GitHub页面上提供。
  3. 运行推理:通过执行特定的脚本和参数,用户可以将音频文件转换为带有逼真唇部同步的3D说话人脸视频。

应用场景:

  • 视频编辑:用于编辑和生成高质量的说话人脸视频,适用于各种视频制作和编辑需求。
  • 虚拟主播:为虚拟主播提供精确的嘴唇同步和自然的面部表情。
  • 教育和培训:用于制作教育视频和培训资料,提升视频内容的互动性和生动性。

通过这些功能,JoyGen 在说话人脸视频生成和编辑方面展现了强大的能力。

GitHub:https://github.com/JOY-MM/JoyGen

JoyGen

JoyGen – 音频驱动的3D深度感知说话人脸视频生成框架

JoyGen官网无法访问的原因及解决方案

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一、可能被软件屏蔽:一些应用,如 微信、QQ 等内置浏览器,可能会屏蔽某些网站,使其无法正常打开。

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数据评估

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关于JoyGen特别声明

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