SadTalker是一個GitHub項目，能夠根據圖片和音頻合成面部說話的視頻?，F已支持stable diffusion webui，可以結合音頻合成面部說話的視頻。本文詳細介紹了安裝過程和使用教程。

SadTalker：使用一張圖片和一段語音來生成口型和頭、面部視頻. 西安交通大學開源了人工智能SadTalker模型，通過從音頻中學習生成3D運動系數，使用全新的3D面部渲染器來生成頭部運動，可以實現圖片+音頻就能生成高質量的視頻。 論文地址：Learning Realistic 3D Motion Coefficients 整

最近發(fā)現一個很有趣的GitHub項目SadTalker，它能夠將一張圖片跟一段音頻合成一段視頻，看起來毫無違和感，如果不仔細看，甚至很難辨別真假，預計未來某一天，一大波網紅即將失業(yè)。 雖然這個項目目前的主要研究方向還是基于cuda的臉部訓練，生成動態(tài)的視頻，但如果能夠

AI數字人在營銷和品牌推廣中扮演著至關重要的角色，許多企業(yè)和個人正積極利用數字技術來打造屬于自己的財富。有沒有一種簡單而免費的方式來創(chuàng)建自己的數字人呢？本篇博客筆者將為大家介紹如何搭建屬于自己的AI數字人。 生成頭部說話視頻通過人臉圖像和語音音頻仍

windows 10 64bit SadTalker torch 1.12.1+cu113 創(chuàng)建一個全新的 python 虛擬環(huán)境 然后，拉取源代碼，并且安裝對應的依賴 找一段音頻 test.mp3 和視頻 test.mp4 ，進行測試 其中， --source_image 參數可以是視頻，也可以是圖片， --result_dir 參數指定最后合成后的視頻存放位置， --enhancer 指定視頻

論文： 《SadTalker: Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Talking Face Animation》 github： https://github.com/Winfredy/SadTalker 演示效果： https://www.bilibili.com/video/BV1fX4y1675W 利用一張面部圖片及一段音頻讓其變?yōu)橐欢沃v話的視頻仍然存在許多挑戰(zhàn)： 頭部運動不自然、

????????西安交通大學也開源了人工智能SadTalker模型，通過從音頻中學習生成3D運動系數，使用全新的3D面部渲染器來生成頭部運動，可以實現圖片+音頻就能生成高質量的視頻。 ??????? 論文地址：Learning Realistic 3D Motion Coefficients ?????? 通過人臉圖像和一段語音音頻

AI繪畫已經火了有幾個月了，不知道大家有沒有去體驗一下呢？ 要說可操作性最強的莫過于Stable Diffusion WebUI，簡稱SD，下面我們就來介紹一下如何給SD安裝上SadTalker插件，記錄一下安裝和使用過程中踩過的坑~ 通過Stable Diffusion WebUI安裝SadTalker插件，有4種方式： 1. web界面通過在

Win10 SadTalker 如何本地部署虛擬數字克隆人 SadTalker SadTalker：學習逼真的3D運動系數，用于風格化的音頻驅動的單圖像說話人臉動畫 單張人像圖像?? ♂?+音頻??=會說話的頭像視頻?? 一、底層安裝 安裝 Anaconda、python 和 git 1.下載安裝Anaconda conda是一個開源的軟件包管理系統和

Heygen和D-ID等照片轉視頻的工具，都需要在線付費使用。本次介紹一個SadTalker數字人。SadTalker有多種使用方式，包括完整安裝程序和stable diffusion插件模式。安裝程序操作較繁瑣，因此推薦stable diffusion插件模式。 打開SD進入擴展復制鏈接 https://github.com/OpenTalker/SadTalker.git 到安裝

SadTalker是一個GitHub項目，能夠根據圖片和音頻合成面部說話的視頻。現已支持stable diffusion webui，可以結合音頻合成面部說話的視頻。本文詳細介紹了安裝過程和使用教程。

本項目基于SadTalkers實現視頻唇形合成的Wav2lip。視頻+語言（MP4+WAV）視頻 首先使用Anaconda創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境SadTalker，然后打開cmd使用命令 conda activate SadTalker 切換環(huán)境，在D盤新建一個文件夾SadTalker-Video-Lip-Sync，cmd切換到該文件夾，使用命令 git clone https://github.com/Zz-ww/SadTalker-V

站長筆記 2 個月前 1 1k Stable Diffusion是一個能夠根據 文本描述生成高質量圖片的深度學習模型 ，它使用了一種叫做 潛在擴散模型的生成網絡架構 ，可以在普通的GPU上運行。Sadtalker是一個能夠根 據圖片和音頻生成 視頻的開源項目 ，它使用了一種叫做 SadNet的神經網絡 ，可以

設備配置：CPU E3-1240v3, RAM 32G, SSD 1T, GPU0 Nvidia 1080ti，GPU1 Nvidia T4 OS：Windows10專業(yè)版 【python安裝】 1、下載安裝python 3.10.9 https://www.python.org/ftp/python/3.10.9/python-3.10.9-amd64.exe 2、下載安裝git https://git-scm.com/downloads ? 3、下載解壓ffmpeg 打開：https://github.com/GyanD/codexffmpeg/releases 下載：

基于之前的AI主播的的學習基礎 基于Wav2Lip的AI主播 和 基于Wav2Lip+GFPGAN的高清版AI主播，這次嘗試一下VideoRetalking生成效果。 總體來說，面部處理效果要好于Wav2Lip，而且速度相對于Wav2Lip+GFPGAN也提升很多，也支持自由旋轉角度，但是如果不修改源碼的情況下，視頻的部分截取稍