高德开源数字人核心引擎，打造真实可控的音频驱动数字人

高德技术

于 2025-05-08 17:55:52 发布

阅读量549

点赞数 18

文章标签：音视频

本文链接：https://blog.csdn.net/amap_tech/article/details/147839364

版权

导读

FantasyTalking——高德地图视频数字人技术的核心引擎，深度赋能导航数字人等核心场景。

从单张静态肖像创建一个逼真的可动画化虚拟形象仍然具有挑战性。现有的方法通常难以捕捉细微的面部表情、相关的全身动作以及动态背景。为了解决这些限制，我们提出了一种新颖的框架，利用预训练的视频扩散变换模型生成高保真、连贯的说话肖像，并具备可控的运动动态。

我们工作的核心是一种双阶段的视听对齐策略。在第一阶段，我们采用片段级训练方案，通过对整个场景（包括参考肖像、上下文物体和背景）中的音频驱动动态进行对齐，建立连贯的全局运动。在第二阶段，我们使用唇部追踪掩码在帧级别优化唇部运动，确保与音频信号的精确同步。为了在不牺牲运动灵活性的前提下保持身份特征，我们用一个专注于面部的交叉注意力模块替换了常用的参考网络，从而在整个视频中有效保持面部一致性。此外，我们集成了一个运动强度调制模块，显式控制表情和身体运动的强度，使肖像运动的操控不仅限于唇部动作。大量实验结果表明，我们提出的方法在质量、真实感、连贯性、运动强度和身份保持方面均取得了显著提升。

论文标题：FantasyTalking: Realistic Talking Portrait Generation via Coherent Motion Synthesis

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2504.04842

项目主页：https://fantasy-amap.github.io/fantasy-talking/

代码地址：https://github.com/Fantasy-AMAP/fantasy-talking

核心亮点

FantasyTalking

更高真实性与连贯性：打破传统仅支持受限的面部音频驱动的使用场景，可支持生成动态肖像的面部表情、唇部运动和身体动作更自然，背景和上下文对象动态协调。
精确的音频同步：提出了双阶段视听对齐训练方法，强化片段级的音频-视觉同步和帧级唇部细化确保唇动与音频信号高度同步。
身份保持与动态灵活性的平衡：打破传统参考网络对整张图片的关注，使用聚焦面部的交叉注意力模块在保持面部一致性的同时，允许全身灵活运动。
可控运动强度：用户可调节表情和身体动作的强度，超越传统仅唇部运动的限制。

效果展示

FantasyTalking

真实的Talking Videos：FantasyTalking 支持生成各种身体范围和方向的逼真说话视频，包括特写肖像、半身、全身以及正面和侧面姿势。
支持多种风格的人物：FantasyTalking 可以支持各种风格、形态的角色，不仅是写实的人，卡通形象甚至动物都可以文本、音频驱动生成动态、富有表现力且自然逼真的动画视频。
比肩闭源商业工具的效果：我们将 FantasyTalking 模型与众多前辈产品诸如 Hallo3、Sonic 以及 OmniHuman-1（当前用于多模态条件人类视频生成的 SOTA 方法）进行了比较。

方法

FantasyTalking

如下图所示，给定单张参考图像、驱动音频和提示文本，FantasyTalking被设计用于生成与音频同步的视频，同时确保人物在动作过程中的身份特征得以保持。研究了双阶段方法以在注入音频信号时保持视听对齐。我们采用身份学习方法保持视频中的身份特征，并通过运动网络控制表情和运动强度。

1、双阶段视听对齐
视听对齐。本文使用Wav2Vec提取包含多尺度丰富声学特征的音频token。如下图3所示，音频token长度与视频token长度不同，但是这两个token序列之间存在一一映射关系。传统的说话头视频生成通常关注唇部运动的帧级对齐。然而，自然说话头生成不仅需要关注与音频直接相关的唇部运动，还需关注与音频特征弱相关的其他面部组件和身体部位的运动（如眉毛、眼睛和肩膀）。这些运动并不与音频严格时间对齐。为此，我们提出双阶段视听对齐方法：在第一训练阶段学习片段级与音频相关的视觉特征；在第二训练阶段专注于帧级与音频高度相关的视觉特征。

第一阶段（片段级训练）：利用视频扩散Transformer模型的时空建模能力，建立音频与全局视觉动态（包括肖像、背景和上下文对象）的隐式关联，实现整体场景运动的连贯性。如图3(a)所示，第一阶段在片段级别计算全长视听token序列的3D全注意力相关性，建立全局视听依赖关系并实现整体特征融合。虽然该阶段能联合学习弱音频相关的非语言线索（如眉毛运动、肩膀动作）和强音频同步的唇部动态，但模型难以学习精确的唇部运动。这是因为唇部仅占据整个视场的小部分，而视频序列在每帧中都与音频高度相关。

第二阶段（帧级细化）：如图3(b)所示，第二阶段通过帧精确的视听对齐专门优化唇部中心运动。我们将音频和视频按一一映射关系分段，将视频token重塑为形状，音频token重塑为形状，其中表示通道数。随后计算这些token间的3D全注意力，确保视觉特征仅关注对应的音频特征。此外，为将注意力集中于唇部区域，我们提取像素空间的精确唇部掩膜，并通过三线性插值投影到潜在空间，形成唇部聚焦约束掩膜。公式1中的帧级损失因此被重新加权为：

其中⊙表示逐元素相乘。然而，仅依赖唇部特定约束可能导致过度正则化，抑制自然的头部运动和背景动态。为缓解此问题，我们采用概率来控制约束的应用强度，使模型能在聚焦唇部运动与保持整体运动自然性之间实现平衡。

2、身份保持
虽然音频条件能有效建立声学输入与角色动作间的关联，但长时间视频序列和剧烈运动常导致合成结果中身份特征快速退化。现有方法通常采用从主干模型初始化的参考网络来保持身份特征，但这些方法存在两个关键缺陷：首先，参考网络处理全帧图像而非面部感兴趣区域，导致模型偏向生成静态背景和表现力受限的运动；其次，参考网络通常采用与主干模型相似的结构，造成特征表示能力高度冗余，并增加模型计算负载和复杂度。

为解决该问题，本文提出一种保持面部特征一致性的身份保持方法。首先从参考图像中裁剪面部区域，确保模型仅关注与身份相关的面部区域。随后利用ArcFace提取面部特征，并通过Q-Former进行对齐，最终得到ID嵌入。与音频条件类似，这些身份特征通过专用交叉注意力层与每个预训练DiT注意力块交互。形式上，每个DiT块的隐藏状态被重构为：其中表示注意力块的层数，是查询矩阵，和分别是音频和身份的键矩阵，和是注意力操作中的音频和身份值矩阵。超参数和控制着音频条件和身份条件的相对贡献。

3、运动强度控制

个体的说话风格在面部表情和身体运动幅度上表现出显著差异，这些差异无法仅通过音频和身份条件进行显式控制。特别是在自然说话头场景中，与拘束说话头场景相比，角色的表情和身体运动更加多样且动态。因此，引入了一个运动强度调制网络来调控这些动态特征。

我们利用Mediapipe提取面部关键点序列的方差，记为面部表情运动系数，并使用DWPose计算身体关节序列的方差，表示为身体运动系数。面部表情运动系数和身体运动系数都被归一化到[0,1]的范围，分别代表面部表情和身体运动的强度、运动强度调制网络由MLP层、ResNet层和平均池化层组成。得到的运动嵌入会与时间步相加。在推理阶段，允许用户自定义输入系数和来控制面部和身体运动的幅度。

实验结果

FantasyTalking

受限数据集对比实验

FantasyTalking

拘束说话头数据集的背景和角色姿态变化有限，主要关注唇部同步和面部表情准确性。本方法在FID、FVD、IDC、ES和美学评分上均取得最优成绩，这主要归功于模型能生成最具表现力的自然面部表情，从而产生最高质量的视觉效果。在Sync-C和Sync-D指标上，本方法取得第一或第二的成绩，表明DAVA方法使模型能准确学习音频同步特征。