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站长之家（ChinaZ.com）4月19日 消息:最近，西安交通大学的研究人员提出了SadTalker模型，通过从音频中学习生成3D运动系数，使用全新的3D面部渲染器来生成头部运动，可以实现图片+音频就能生成高质量的视频。

为了实现音频驱动的真实头像视频生成，研究人员将3DMM的运动系数视为中间表征，并将任务分为两个主要部分（表情和姿势），旨在从音频中生成更真实的运动系数(如头部姿势、嘴唇运动和眼睛眨动)，并单独学习每个运动以减少不确定性。最后通过一个受face-vid2vid启发设计的3D感知的面部渲染来驱动源图像。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2211.12194.pdf

项目主页:https://sadtalker.github.io/

研究人员使用SadTalker模型从音频中学习生成3D运动系数，使用全新的3D面部渲染器来生成头部运动。该技术可以控制眨眼频率，音频可以是英文、中文、歌曲。

这项技术在数字人创作、视频会议等多个领域都有应用，能够让静态照片动起来，但目前仍然是一项非常有挑战性的任务。SadTalker模型的出现解决了生成视频的质量不自然、面部表情扭曲等问题。该技术可以应用于数字人创作、视频会议等多个领域。

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