# 顔アニメーション

ComfyUI-IF_MemoAvatarは、記憶誘導拡散に基づいたモデルであり、表情豊かな動画の生成に使用されます。この技術により、ユーザーは単一の画像と音声入力から、表情豊かな会話をするアバター動画を作成できます。静止画を動的な動画に変換しながら、人物の顔の特徴や感情表現を保持できる点が重要であり、動画制作に新たな可能性をもたらします。このモデルはLongtao Zheng氏らによって開発され、arXivで関連論文が公開されています。

Wav2Lipは、深層学習技術を用いて、ビデオ中の人物の唇の動きを任意の目標音声と高精度に同期させることを目指したオープンソースプロジェクトです。本プロジェクトは、完全なトレーニングコード、推論コード、および事前学習済みモデルを提供しており、CGI顔や合成音声を含む、あらゆる人物、音声、言語をサポートしています。Wav2Lipの基盤技術は、ACM Multimedia 2020で発表された論文『A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In the Wild』に基づいています。プロジェクトは、インタラクティブなデモとGoogle Colabノートブックも提供しており、ユーザーは簡単に使用を開始できます。さらに、新規かつ信頼性の高い評価基準と指標、論文におけるそれらの算出方法についても提供しています。

Audio-to-Faceは、NVIDIA NIMが提供する技術で、音声ストリームをリアルタイムで表情に変換し、リップシンクや顔の演技に使用されます。この技術は主にデジタルヒューマン分野に応用され、高度な機械学習アルゴリズムによって、非常にリアルな顔の動きを生成します。デジタルヒューマンの自然さやリアリティを高めるだけでなく、ゲーム、映画制作、仮想現実などの分野でも強力なサポートを提供します。

AI顔なし動画ジェネレーターは、人工知能技術を用いて、トピックに基づいて動画の脚本、音声、話すアバターを生成するプロジェクトです。SadTalkerによる顔のアニメーション、gTTSによるAI音声生成、OpenAI言語モデルによる脚本生成を組み合わせることで、パーソナライズされた動画生成のためのエンドツーエンドソリューションを提供します。主な利点としては、脚本生成、AI音声生成、顔アニメーション作成、そして使いやすいインターフェースが挙げられます。

Media2Faceは、音声、テキスト、画像のマルチモーダル誘導による共言語顔アニメーション生成ツールです。まず、汎用ニューラルパラメータ化顔アセット（GNPFA）を利用して、顔の形状と画像を高度に汎用的な表情潜在空間にマッピングし、次に大量のビデオから高品質な表情と正確な頭部姿勢を抽出し、M2F-Dデータセットを構築します。最後に、GNPFA潜在空間における拡散モデルを用いて共言語顔アニメーションを生成します。このツールは、顔アニメーション合成において高忠実度であるだけでなく、表現力とスタイルの適応性を拡張しています。