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深度学习技术在各个领域的应用不断拓展,其中包括计算机图形学领域。在这个领域中,麻省大学Amherst分校的Yang Zhou博士和他的团队提出了一项引人注目的新方法,名为MakeItTalk。这项技术能够以音频语音信号和人像图像作为输入,并生成具有说话人感知的逼真头部动画图。与此同时,马萨诸塞大学阿默斯特分校和Adobe研究院等机构也提出了类似的研究,将这一技术扩展到了卡通、油画、素描和日漫等不同类型的人像上。

文章目录
  1. 一、MakeItTalk简介
  2. 二、MakeItTalk原理
  3. 三、MakeItTalk应用场景
一、MakeItTalk简介

MakeItTalk是一种基于深度学习的新架构,其核心理念是通过音频信号预测面部特征点,从而捕捉嘴唇、下巴、眉毛、鼻子和头部的姿势。该方法的重要组成部分是预测能够反映说话人动态的面部特征点。基于这一中间表征,MakeItTalk能够合成真人头部图像的说话状态视频,并扩展到艺术作品、素描、2D卡通人物和日漫等不同图像类型。

MakeItTalk
二、MakeItTalk原理

MakeItTalk的核心原理是基于深度学习的架构,主要基于LSTM(Long Short-Term Memory)和CNN(Convolutional Neural Network)。该模型能够根据说话人的音调和内容,使面部表情和头部产生随动。

MakeItTalk原理

通过分离语音内容和说话人表征,MakeItTalk生成包含面部表情和头部动态的动画。此外,针对不同类型的图像,包括真实人物面部图像和矢量风格卡通图像,该方法提出了相应的图像合成方法。

MakeItTalk原理
三、MakeItTalk应用场景
1、视频制作或翻译

MakeItTalk的一项重要应用是在视频制作领域,特别是配音方面。在原始视频中,如果语言和面部表情不匹配,可能会影响观众的观感。通过MakeItTalk技术,可以根据不同语言的声音信号生成与之匹配的面部表情,实现声画同步,保持原版视频中的说话风格。

2、视频会议

在视频会议等场景中,有时由于带宽限制,无法传输高质量的视频帧。而MakeItTalk可以利用声音信号带动说话者的头部动态视频,从而在有限带宽下实现沟通交流。尤其是在视频会议中,面部表情对于有效的沟通至关重要。MakeItTalk技术可以仅基于音频和初始高质量视频帧合成头部动态视频,以此弥补视频传输的不足。

3、娱乐场景

利用MakeItTalk技术可以让照片变得生动起来,类似万兴播爆的照片说话功能,只要上传照片,输入文字或者音频,即可驱动照片进行“对口型”,从而输出视频。

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万兴播爆照片说话

MakeItTalk是一项具有广泛应用前景的深度学习技术,在电影制作、视频配音、视频会议等领域都具有重要意义。作为该技术的倡导者之一,Yang Zhou博士及其团队在计算机图形学和机器学习领域做出了重要贡献。未来,随着深度学习技术的不断发展和完善,相信MakeItTalk这样的技术将在更多领域展现出其价值,为人们的生活带来更多便利和乐趣。

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万兴播爆
万兴播爆 2024-06-12 16:42:21
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