语音驱动数字人唇形模型：SadTalker-Video-Lip-Sync

本文主要是介绍语音驱动数字人唇形模型：SadTalker-Video-Lip-Sync，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1 项目介绍

本项目基于SadTalkers实现视频唇形合成的Wav2lip。通过以视频文件方式进行语音驱动生成唇形，设置面部区域可配置的增强方式进行合成唇形（人脸）区域画面增强，提高生成唇形的清晰度。使用DAIN 插帧的DL算法对生成视频进行补帧，补充帧间合成唇形的动作过渡，使合成的唇形更为流畅、真实以及自然。

项目结构：

SadTalker-Video-Lip-Sync
├──checkpoints
|   ├──BFM_Fitting
|   ├──DAIN_weight
|   ├──hub
|   ├── ...
├──dian_output
|   ├── ...
├──examples
|   ├── audio
|   ├── video
├──results
|   ├── ...
├──src
|   ├── ...
├──sync_show
├──third_part
|   ├── ...
├──...
├──inference.py
├──README.md

代码地址：https://github.com/Zz-ww/SadTalker-Video-Lip-Sync

2 项目部署与运行

2.1 conda环境准备

conda环境准备详见：annoconda

2.2 运行环境构建

git clone https://github.com/Zz-ww/SadTalker-Video-Lip-Sync.git
cd SadTalker-Video-Lip-Sync/conda create -n lipsyn python=3.8
conda activate lipsynpip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
conda install ffmpegpip install -r requirements.txt
pip install ninjapython -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

2.3 预训练模型下载

预训练模型下载后，存储在checkpoints路径下:

【地址1】百度网盘：百度网盘 请输入提取码 提取码：klfv

【地址2】谷歌网盘：https://drive.google.com/file/d/1lW4mf5YNtS4MAD7ZkAauDDWp2N3_Qzs7/view?usp=sharing

【地址3】夸克网盘：夸克网盘分享 提取码：zMBP

下载完成后显示如下：

├──checkpoints
|   ├──BFM_Fitting
|   ├──DAIN_weight
|   ├──hub
|   ├──auido2exp_00300-model.pth
|   ├──auido2pose_00140-model.pth
|   ├──epoch_20.pth
|   ├──facevid2vid_00189-model.pth.tar
|   ├──GFPGANv1.3.pth
|   ├──GPEN-BFR-512.pth
|   ├──mapping_00109-model.pth.tar
|   ├──ParseNet-latest.pth
|   ├──RetinaFace-R50.pth
|   ├──shape_predictor_68_face_landmarks.dat
|   ├──wav2lip.pth

2.4 启动项目推理

命令行格式如下：

python inference.py --driven_audio <audio.wav> \--source_video <video.mp4> \--enhancer <none,lip,face> \  #(默认lip)--use_DAIN \ #(使用该功能会占用较大显存和消耗较多时间)--time_step 0.5 #(插帧频率，默认0.5，即25fps—>50fps;0.25,即25fps—>100fps)

使用示例：

 python inference.py --driven_audio examples/driven_audio/demo.wav --source_video examples/driven_video/demo.mp4 --enhancer lip --use_DAIN --time_step 0.5

2.5 合成效果

#合成效果展示在./sync_show目录下：
#original.mp4 原始视频
#sync_none.mp4 无任何增强的合成效果
#none_dain_50fps.mp4 只使用DAIN模型将25fps添帧到50fps
#lip_dain_50fps.mp4 对唇形区域进行增强使唇形更清晰+DAIN模型将25fps添帧到50fps
#face_dain_50fps.mp4 对全脸区域进行增强使唇形更清晰+DAIN模型将25fps添帧到50fps#下面是不同方法的生成效果的视频
#our.mp4 本项目SadTalker-Video-Lip-Sync生成的视频
#sadtalker.mp4 sadtalker生成的full视频
#retalking.mp4 retalking生成的视频
#wav2lip.mp4 wav2lip生成的视频

典型的模型合成效果比较如下所示：

        原始视频：63ad0daf14ce.mp4

        sadtalker合成视频：2649ccd39616.mp4

        video_retalking合成视频：f6b40070e2ca.mp4

        wav2lip合成视频：a8285e728ecb.mp4

        本模型合成视频：902cc7711b8a.mp4

 

3 问题解决

项目运行，出现错误提示：error: face_alignment.LandmarksType._2D，通过修改代码解决，解决方案如下：

vi src/face3d/extract_kp_videos.py 

self.detector = face_alignment.FaceAlignment(face_alignment.LandmarksType._2D, device=device)

更改为：

self.detector = face_alignment.FaceAlignment(face_alignment.LandmarksType.TWO_D, device=device)

这篇关于语音驱动数字人唇形模型：SadTalker-Video-Lip-Sync的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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