LatentSync 使用Whisper将梅尔谱图转换为音频嵌入，然后通过交叉注意力层将其集成到 U-Net 中。参考帧和掩码帧与带噪声的潜在向量按通道连接，作为 U-Net 的输入。在训练过程中，我们使用一步法从预测噪声中获取估计的干净潜在向量，然后对其进行解码以获得估计的干净帧。TREPA、LPIPS和SyncNet损失函数被添加到像素空间中。
TANGO：基于分层音频运动嵌入和扩散插值的语音共演手势视频重现
视觉质量光盘的权重已在自述文件中更新！以高精度将唇语视频同步到任何目标语音💯.试试我们的互动演示。✨适[…]
将焦点转移到肖像动画中的整体音频感知
支持Docker快速部署超轻量级，配置要求低于2核2G支持Dify/FastGPT等编排框架服务接[…]
HeyGem数字人
一个超轻量级、可以在移动端实时运行的数字人模型
您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注
评论 *
显示名称 *
邮箱 *
网站
在此浏览器中保存我的显示名称、邮箱地址和网站地址，以便下次评论时使用。
TANGO：基于分层音频运动嵌入和扩散插值的语音共演手势视频重现