SadTalker – 开源AI数字人项目，一键让照片说话-爱论文

SadTalker是什么

SadTalker是西安交通大学、腾讯AI实验室和蚂蚁集团联合推出的开源AI数字人项目。SadTalker专注于通过单张人脸图像和语音音频，利用3D运动系数生成逼真的说话人脸动画。通过ExpNet精确学习面部表情，以及PoseVAE合成不同风格的头部运动，SadTalker能够创造出高质量、风格化的视频动画。SadTalker还包括了丰富的视频演示和消融研究，展示了其在多种语言和数据集上的应用效果。

SadTalker的主要功能

3D运动系数生成：从音频中提取头部姿态和表情的3D运动系数。ExpNet：一个专门设计的网络，用于从音频中学习准确的面部表情。PoseVAE：一个条件变分自编码器，用于不同风格的头部运动合成。3D面部渲染：将3D运动系数映射到3D关键点空间，用于渲染风格化的面部动画。多语言支持：能够处理不同语言的音频输入，生成相应语言的说话动画。

SadTalker的技术原理

3D运动系数学习：SadTalker通过分析音频信号来学习3D运动系数，包括头部姿态和面部表情。是3D形态模型（3DMM）的关键参数。ExpNet（表情网络）：用于从音频中提取面部表情信息。ExpNet通过学习音频与面部表情之间的映射关系，能够生成准确的面部表情动画。PoseVAE（头部姿态变分自编码器）：PoseVAE是一个条件变分自编码器（Conditional Variational Autoencoder, CVAE），用于生成不同风格的头部运动。可以根据音频信号合成自然且风格化的头部姿态。3D面部渲染：SadTalker使用一种新颖的3D面部渲染技术，将学习到的3D运动系数映射到3D关键点空间。这个过程涉及到面部的几何和纹理信息，以生成逼真的面部动画。多模态学习：SadTalker在训练过程中同时考虑了音频和视觉信息，通过多模态学习来提高动画的自然度和准确性。风格化处理：SadTalker能够根据需要生成不同风格的人脸动画，涉及到对面部特征和运动的非线性变换，以适应不同的视觉风格。无监督学习：SadTalker在生成3D关键点时采用了无监督学习方法，意味着不需要大量的标注数据就能学习到有效的运动模式。数据融合：通过融合音频和视觉数据，SadTalker能生成与音频同步且表情自然的说话人脸动画。