

Latentsync
紹介 :
LatentSyncは、バイトダンスによって開発された音声条件付き潜在拡散モデルに基づくリップシンクフレームワークです。Stable Diffusionの強力な能力を直接活用し、中間モーション表現を一切必要とせずに、複雑な音声?動画の関連付けをモデル化できます。提案された時間表現アライメント(TREPA)技術により、生成された動画フレームの時間的一貫性を効果的に向上させながら、リップシンクの精度を維持します。この技術は、動画制作、バーチャルYouTuber、アニメーション制作などの分野で重要な応用価値を持ち、制作効率の大幅な向上、人件費の削減、よりリアルで自然な視聴体験をもたらします。LatentSyncのオープンソース特性により、学術研究や産業実践で広く利用され、関連技術の発展と革新を促進します。
ターゲットユーザー :
リップシンクを必要とする動画制作関係者、アニメーション制作者、バーチャルYouTuber開発者、ゲーム開発者、映像エフェクト担当者などの専門家、そしてリップシンク技術に関心のある研究者や愛好家の方々に適しています。
使用シナリオ
バーチャルYouTuber動画制作において、LatentSyncを使用すると、YouTuberの音声に基づいてリアルな唇の動きを自動生成し、動画のリアリティとインタラクティブ性を向上させることができます。
アニメーション制作会社は、LatentSyncを利用してキャラクターの吹き替え時に自動的にリップシンクアニメーションを生成し、従来の手動によるリップシンクアニメーション作成の時間とコストを削減できます。
映像エフェクトチームは、特效動画制作において、LatentSyncを使って動画内の人物のリップシンク効果を修復または強化し、全体の視覚効果を高めることができます。
製品特徴
音声条件付き潜在拡散モデル:Stable Diffusionを利用して音声?動画の関連付けを直接モデル化し、中間モーション表現は不要です。
時間表現アライメント(TREPA):大規模な自己教師あり動画モデルから抽出された時間表現を用いて、生成された動画フレームの時間的一貫性を強化します。
高いリップシンク精度:SyncNet損失などの最適化手法により、生成された動画のリップシンク効果を確保します。
完善なデータ処理フロー:動画修復、フレームレートのリサンプリング、シーン検出、顔検出とアライメントなどを網羅した、完全なデータ処理スクリプトを提供します。
トレーニングと推論コードのオープンソース化:U-NetとSyncNetのトレーニングスクリプト、および推論スクリプトを含み、ユーザーは容易にモデルのトレーニングと適用を行うことができます。
モデルチェックポイントの提供:オープンソースモデルのチェックポイントファイルを提供し、ユーザーは迅速にダウンロードして使用できます。
様々な動画スタイルに対応:リアルな動画やアニメ動画など、様々なスタイルの動画素材を処理できます。
使用チュートリアル
1. 環境準備:必要な依存パッケージをインストールし、モデルチェックポイントファイルをダウンロードします。具体的な手順は、setup_env.shスクリプトを実行してください。
2. データ処理:data_processing_pipeline.shスクリプトを使用して、動画データの前処理を行います。これには、動画修復、フレームレートのリサンプリング、シーン検出、顔検出とアライメントなどが含まれます。
3. モデルトレーニング:モデルをトレーニングする必要がある場合は、train_unet.shとtrain_syncnet.shスクリプトをそれぞれ実行して、U-NetとSyncNetのトレーニングを行います。
4. 推論の使用:inference.shスクリプトを実行してリップシンク動画を生成します。必要に応じてguidance_scaleパラメーターを調整して、リップシンクの精度を向上させることができます。
5. 結果評価:生成されたリップシンク動画を評価し、唇の動きと音声の一致度、動画全体の品質と効果を確認します。
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