LatentSync 是由字节跳动开发的一款基于音频条件的潜在扩散模型的唇部同步框架。它能够直接利用 Stable Diffusion 的强大能力，无需任何中间运动表示，即可建模复杂的音视频关联。该框架通过提出的时间表示对齐（TREPA）技术，有效提升了生成视频帧的时间一致性，同时保持了唇部同步的准确性。该技术在视频制作、虚拟主播、动画制作等领域具有重要应用价值，能够显著提高制作效率，降低人工成本，为用户带来更加逼真、自然的视听体验。LatentSync 的开源特性也使其能够被广泛应用于学术研究和工业实践，推动相关技术的发展和创新。
需求人群：
"适用于需要进行唇部同步的视频制作人员、动画制作师、虚拟主播开发者、游戏开发者、影视特效师等专业人士，以及对唇部同步技术感兴趣的学术研究人员和爱好者。"
使用场景示例：
在制作虚拟主播视频时，使用 LatentSync 可以根据主播的语音自动生成逼真的唇部动作，提高视频的真实感和互动性。
动画制作公司可以利用 LatentSync 为角色配音时自动生成匹配的唇部动画，节省传统手动制作唇部动画的时间和成本。
影视特效团队在制作特效视频时，可以借助 LatentSync 修复或增强视频中人物的唇部同步效果，提升整体视觉效果。
产品特色：
音频条件的潜在扩散模型：利用 Stable Diffusion 直接建模音视频关联，无需中间运动表示
时间表示对齐（TREPA）：通过大规模自监督视频模型提取的时间表示，增强生成视频帧的时间一致性
唇部同步准确性高：通过 SyncNet 损失等优化手段，确保生成视频的唇部同步效果
数据处理流程完善：提供完整的数据处理脚本，涵盖视频修复、帧率重采样、场景检测、面部检测与对齐等步骤
训练与推理代码开源：包括 U-Net 和 SyncNet 的训练脚本，以及推理脚本，方便用户进行模型训练和应用
模型检查点提供：开源模型的检查点文件，方便用户快速下载和使用
支持多种视频风格：能够处理真实视频和动漫视频等不同风格的视频素材
使用教程：
1. 环境准备：安装所需依赖包，下载模型检查点文件，具体步骤为运行 setup_env.sh 脚本。
2. 数据处理：使用 data_processing_pipeline.sh 脚本对视频数据进行预处理，包括视频修复、帧率重采样、场景检测、面部检测与对齐等。
3. 模型训练：如果需要训练模型，可以分别运行 train_unet.sh 和 train_syncnet.sh 脚本进行 U-Net 和 SyncNet 的训练。
4. 推理使用：运行 inference.sh 脚本进行唇部同步视频的生成，可以根据需要调整 guidance_scale 参数以提高唇部同步的准确性。
5. 结果评估：对生成的唇部同步视频进行评估，检查唇部动作与语音的匹配程度，以及视频的整体质量和效果。
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基于音频条件的潜在扩散模型的唇部同步框架
LatentSync 是由字节跳动开发的一款基于音频条件的潜在扩散模型的唇部同步框架。它能够直接利用 Stable Diffusion 的强大能力，无需任何中间运动表示，即可建模复杂的音视频关联。该框架通过提出的时间表示对齐（TREPA）技术，有效提升了生成视频帧的时间一致性，同时保持了唇部同步的准确性。该技术在视频制作、虚拟主播、动画制作等领域具有重要应用价值，能够显著提高制作效率，降低人工成本，为用户带来更加逼真、自然的视听体验。LatentSync 的开源特性也使其能够被广泛应用于学术研究和工业实践，推动相关技术的发展和创新。
DiffRhythm 是一种基于潜在扩散模型的端到端全曲生成技术，可在短时间内生成包含人声和伴奏的完整歌曲。
DiffRhythm 是一种创新的音乐生成模型，利用潜在扩散技术实现了快速且高质量的全曲生成。该技术突破了传统音乐生成方法的限制，无需复杂的多阶段架构和繁琐的数据准备，仅需歌词和风格提示即可在短时间内生成长达 4 分 45 秒的完整歌曲。其非自回归结构确保了快速的推理速度，极大地提升了音乐创作的效率和可扩展性。该模型由西北工业大学音频、语音和语言处理小组（ASLP@NPU）和香港中文大学（深圳）大数据研究院共同开发，旨在为音乐创作提供一种简单、高效且富有创造力的解决方案。
AI音视频转录与总结工具，提升学习和工作效率。
Ai好记是一款专注于音视频内容处理的AI工具，通过先进的技术将音视频转录为文字、生成翻译、总结等内容。它能够帮助用户高效地处理和吸收音视频信息，节省时间并提升学习和工作效率。该产品适用于多种场景，如学习、工作、内容创作等，具有较高的实用性和便捷性。目前尚不清楚具体价格和详细定位信息。
一种从2D图像学习3D人体生成的结构化潜在扩散模型。
StructLDM是一个结构化潜在扩散模型，用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体，并支持不同级别的可控生成和编辑，如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下，实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出，相关论文发表于ECCV 2024。
一种基于潜在扩散模型的自监督层次化化妆迁移技术
SHMT是一种自监督的层次化化妆迁移技术，通过潜在扩散模型实现。该技术能够在不需要显式标注的情况下，将一种面部妆容自然地迁移到另一种面部上。其主要优点在于能够处理复杂的面部特征和表情变化，提供高质量的迁移效果。该技术在NeurIPS 2024上被接受，展示了其在图像处理领域的创新性和实用性。
AnyDressing 是一种基于潜在扩散模型的可定制多服装虚拟试穿技术。
AnyDressing 是一种创新的虚拟试穿技术，通过潜在扩散模型实现多服装的个性化定制。该技术能够根据用户提供的服装组合和个性化文本提示生成逼真的虚拟试穿图像。其主要优点包括高精度的服装纹理细节处理、与多种插件的兼容性以及强大的场景适应能力。AnyDressing 的背景信息显示，它是由字节跳动和清华大学的研究团队共同开发的，旨在推动虚拟试穿技术的发展。该产品目前处于研究阶段，尚未定价，主要面向学术研究和效果展示。
高清视频逆问题求解器，使用潜在扩散模型
VISION XL是一个利用潜在扩散模型解决高清视频逆问题的框架。它通过伪批量一致性采样策略和批量一致性反演方法，优化了视频处理的效率和时间，支持多种比例和高分辨率重建。该技术的主要优点包括支持多比例和高分辨率重建、内存和采样时间效率、使用开源潜在扩散模型SDXL。它通过集成SDXL，在各种时空逆问题上实现了最先进的视频重建，包括复杂的帧平均和各种空间退化的组合，如去模糊、超分辨率和修复。
高保真情感3D虚拟人头合成
EmoTalk3D是一个专注于3D虚拟人头合成的研究项目，它通过收集多视角视频、情感注释和每帧3D几何数据来解决传统3D人头合成中存在的视角一致性和情感表达不足的问题。该项目提出了一种新颖的方法，通过训练EmoTalk3D数据集，实现了情感可控的3D人头合成，具有增强的唇部同步和渲染质量。EmoTalk3D模型能够生成具有广泛视角和高渲染质量的3D动画，同时捕捉到动态面部细节，如皱纹和微妙表情。
用SD直接生成透明的 PNG 图片
LayerDiffusion 是一种使大规模预训练潜在扩散模型能够生成透明图像的方法。该方法允许生成单个透明图像或多个透明图层。它学习了一种 “潜在透明度”，将 Alpha 通道透明度编码到预训练潜在扩散模型的潜在空间中。通过将添加的透明度调节为潜在偏移，最小程度地改变预训练模型的原始潜在分布，以保留大型扩散模型的生产就绪质量。通过调整潜在空间对其进行微调，可以将任何潜在扩散模型转换为透明图像生成器。我们使用人机协作收集的 100 万个透明图像层对对模型进行训练。我们展示了潜在透明度可以应用于不同的开源图像生成器，或者适应于各种条件控制系统，实现前景 / 背景条件图层生成，联合图层生成，图层内容结构控制等应用。用户研究发现，在大多数情况下（97%），用户更喜欢我们本地生成的透明内容，而不是之前的临时解决方案，比如生成然后抠图。用户还报告说，我们生成的透明图像的质量与 Adobe Stock 等真实商业透明资产相媲美。
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