
Meta AI推出的Audio2PhotoReal技术,实现了从音频到全身逼真虚拟人物的突破性生成,可直接基于多人对话语音,生成与语音内容高度匹配的写实级面部表情、完整肢体动作及手势细节,让虚拟人物的动态表现精准还原人类对话时的交互状态。

Audio2PhotoReal核心技术原理:
1、高保真对话数据集构建:
首先采集并构建丰富的双人对话数据集,覆盖多样化的语音语调、肢体动作与表情状态,为模型训练提供高质量的真实数据支撑,保障后续运动生成的逼真度。
2、复合运动模型搭建:
打造包含**面部运动模型、引导姿势预测器、身体运动模型**的三位一体复合运动模型,实现面部与身体动作的协同控制,确保虚拟人动作连贯自然。
3、面部运动精准生成:
– 借助预训练唇部回归器解析音频特征,提取与面部运动强关联的语音信号;
– 基于条件扩散模型,将音频特征转化为细腻的面部运动参数,驱动虚拟人完成唇形同步、表情变化等动作。
4、高频身体运动生成:
– 以音频为输入,通过自回归模型输出每秒1帧的向量量化(VQ)引导姿势,确定身体动作的整体走向;
– 将音频信号与引导姿势同步输入扩散模型,生成每秒30帧的高频身体运动数据,精准还原手势、肢体摆动等细节动作,让运动流畅无卡顿。
5、超写实渲染输出:
将生成的面部与身体运动参数传入专用虚拟人物渲染器,结合写实级材质与光影渲染技术,输出全身逼真虚拟人动态画面,完整复现对话中的动作与表情细节。
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标签: AI开源项目, GitHub仓库, Meta AI, 虚拟人物形象
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