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Hallo:用于肖像图像动画的分层音频驱动视觉合成

Hallo,可以根据单张图像和音频输入生成唱歌和说话视频,并能控制人物表情和姿态,和EMO相比,Hallo由于使用了扩散模型来实现层次化的音频驱动视觉合成,它能够通过输入语音,生成对应的人物嘴唇同步、表情变化和姿态变化的动画。提高了语音与生成动画之间的对齐精度,使动画的嘴唇、表情和姿态与语音的同步。

Hallo:用于肖像图像动画的分层音频驱动视觉合成.jpg

Hallo功能特征:

  • 虚拟角色动画生成:通过语音音频输入生成逼真的、动态的虚拟角色动画,并实现虚拟角色的口型、表情和姿态的精确同步。

  • 真实角色动画生成:将技术应用于真实人物的语音驱动动画生成,生成的动画能准确反映真实人物的表情和动作变化。

  • 多种运动控制:提供对角色表情、姿态和嘴唇运动的精确控制,支持多种表情和姿态的自适应控制,增强动画的多样性和真实性。

  • 跨演员应用:支持不同身份的个性化动画生成,通过音频输入,生成适应不同角色身份的动画效果。

  • 歌唱动画生成:通过语音和歌曲音频输入,生成同步的歌唱动画,动画能够准确反映歌唱时的口型和表情变化。

Hallo其它特点:

  • 实时性:采用扩散模型结构,增强了动画生成的实时性,使得生成的动画更加逼真和自然。

  • 个性化:可以根据不同的演员或角色定制不同的个性化的动画效果。

  • 多样性:提供多种运动控制,包括表情、姿态和嘴唇运动,使动画更加多样化和真实性。

Hallo项目地址:https://fudan-generative-vision.github.io/hallo

Hallo Github:https://github.com/fudan-generative-vision/hallo

Hallo 论文:https://arxiv.org/abs/2406.08801

HuggingFace:https://huggingface.co/fudan-generative-ai/hallo

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