DreamTalk 是一个基于扩散的、以音频驱动的表达性说话头部生成框架，能够跨多种说话风格生成高质量的说话头部视频，由清华大学、阿里巴巴和华中科大共同开发。它的主要功能是通过人工智能技术让人物头像能够说话、唱歌，并保持嘴唇的同步以及模仿表情变化。这一框架能够生成高质量的动画，使人物脸部动作看起来非常真实，不仅嘴唇动作逼真，还能展现丰富的表情，使得动画更加生动。

DreamTalk具有说话风格预测的功能，能够根据语音预测说话者的风格，并同步表情，使得动画更加贴近原始音频。这一技术可以应用于多种场景，如歌曲、不同类型的肖像，甚至在嘈杂环境中也能表现良好。

据悉，DreamTalk 由三个关键组件组成：降噪网络、风格感知唇部专家和风格预测器。通过三项技术结合的方式，DreamTalk 能够生成具有多种说话风格的逼真说话面孔，并实现准确的嘴唇动作。

项目主页:  https://dreamtalk-project.github.io/

论文地址: https://arxiv.org/pdf/2312.09767.pdfGithub

地址: https://github.com/ali-vilab/dreamtalk

DreamTalk的功能特点

人物动态与表情生成：DreamTalk利用先进的扩散模型技术，能够根据音频生成动态且表情丰富的说话头部动画。这包括逼真的嘴唇同步和丰富的表情变化，使人物头像照片能够说话、唱歌，并且表情和动作与音频内容高度匹配。

多语言与复杂音频支持：DreamTalk支持多种语言的语音匹配，无论是中文、英文还是其他语言，都能实现良好的同步效果。此外，它还能处理包括歌曲和嘈杂音频在内的各种复杂声音，确保生成的动画与音频内容相匹配。

情感表达与风格预测：DreamTalk能够展现不同的情感状态，如愤怒、开心、悲伤、惊讶等，使生成的动画更加生动和真实。同时，它还具有说话风格预测的功能，能够根据语音预测说话者的风格，并同步相应的表情，使动画更加贴近原始音频的风格和情感。

跨时空对话生成：通过利用单张图像和音频输入，DreamTalk可以生成表达不同情感状态的动画，如表达愤怒的达芬奇和表现快乐的蒙娜丽莎的动画，实现跨时空的对话生成。

广泛的应用场景：DreamTalk适用于多种场景，不仅可以用于歌曲和肖像的生成，还可以在嘈杂环境中表现良好。这使得它在教育、娱乐、广告等多个领域都有广泛的应用前景。

DreamTalk的使用方法（图文+视频教程）

安装：首先，您需要安装DreamTalk及其依赖项。这通常涉及克隆GitHub仓库并安装所需的Python库。

准备输入：您需要一张人物的正面照片和一段音频文件。照片应该是高分辨率的，音频文件可以是任何说话内容。

配置参数：在运行DreamTalk之前，您需要设置一些参数，如输入音频的路径、风格剪辑的路径（如果有的话）、头部姿势的路径（如果有的话）以及输出视频的名称。

生成视频：一旦配置好所有参数，您就可以运行DreamTalk来生成说话头视频。这个过程可能需要一些时间，具体取决于输入文件的大小和复杂性。

查看结果：生成的视频将保存在指定的输出路径。您可以查看视频以确保生成的动画符合预期。

DreamTalk的安装指南视频教程：

https://img.pidoutv.com/wp-content/uploads/2024/03/dreamtalk.mp4