从声音到全息人-Audio2PhotoReal

 


有没有想过，如果一个人只发出声音，我们能不能“看到”他？比如，听别人说话，是不是能想象出他长什么样、在做什么动作？Meta AI（原Facebook AI Research-FAIR）团队开发了一项新技术， 从声音中“生成”出一个看起来像真的“人” —–Audio2PhotoReal，通过音频驱动生成全身逼真的虚拟人物对话，包括动作、表情和多人对话等，可广泛应用于虚拟现实、影视制作等领域。项目遵守 CC-NC 4.0 International licensek协议。

这项技术不是靠“看”视频，而是通过深度学习，从声音中提取信息，再生成图像。具体来说，它做了几件事：

    听声音：系统会分析语音中的语气、语调、节奏等信息。
    生成表情：根据语音，生成一个“看起来像真的”人的面部表情。
    生成动作：根据语音，生成一个和说话人一致的身体动作。
    合成全息：把表情和动作结合起来，生成一个看起来像真的“人”。

技术特色
1. 多模态融合

该系统通过融合音频、面部表情和身体姿态等多模态数据，实现了对人物形象的全面重建。具体而言，系统包括以下四个核心模型：

    面部扩散模型：根据音频生成面部表情代码
    姿态扩散模型：根据音频和引导姿态生成身体关节角度
    引导VQ模型：通过1帧/秒的音频生成姿态编码
    VQ编码器-解码器模型：对连续姿态空间进行向量化量化

2. 高精度重建

系统能够生成高质量的3D人体模型，其重建精度达到毫米级。通过PyTorch框架实现，支持CUDA 11.7和GCC 9.0的兼容性，确保了在高性能计算设备上的高效运行。
3. 可视化能力

项目提供了完整的渲染流程，用户可以通过调用渲染API生成全息视频。系统支持将生成的面部表情代码和姿态代码组合，最终输出具有真实感的全息人物形象。

源代码：https://github.com/facebookresearch/audio2photoreal