ByteDance发布的高性能与个性化的视觉配音架构——PersonaVoice

PersonaTalk指的是什么

字节跳动开发的PersonaTalk是一款采用注意力机制的两步式架构，旨在生成高度逼真且个性化的视觉配音内容。该系统能够创建出精准唇形同步的目标音频视频，并保持说话人的独特风格和面部特征细节不变。其过程分为两个阶段：首先是捕捉语音特性的音频编码及唇部动作对齐几何模型构建；随后利用双注意力机制的面部渲染技术，为生成的三维结构添加纹理细节。相比当前的技术方案（如Wav2Lip、VideoReTalking、DINet和IP_LAP），PersonaTalk在图像质量、唇形同步精确度以及个性保留方面表现更为出色，并且作为一款通用架构，其性能可与针对特定个体的方法相匹敌。

PersonaTalk的核心特性

• 口型匹配保证视频内的人物口型动作与提供的音频完全吻合。
• 个人特色保存在进行视频合并时，确保维护讲话人的个人特色与脸部特质。
• 感知样式通过对讲话人三维面部结构的分析，并掌握其言语特色，将这些特点整合进声音特性里。
• 双重焦点面部美化技术通过运用并行工作的Lip-Attention与Face-Attention两种注意力机制，专门针对嘴唇及脸部其他区域进行纹理描绘，以创造出细节饱满的面部画面。

PersonaTalk的核心技术机制

• 几何构造由于提供的原文为空，没有具体内容可供改写。如果有具体的段落或句子需要进行伪原创的处理，请提供详细信息。这样我才能够帮助您完成任务。
  • 识别音效的代码编译通过运用如HuBERT之类的预先训练好的模型来把音频信号转化为具有丰富语境的语音表达形式，并利用交叉注意力机制将讲话者的风格嵌入到音频特性当中。
  • 嘴唇同步的几何构建通过利用带有独特音效特性的语音模型来调整发言人的面部轮廓模板，并运用多层交织的注意机制及自我注意结构来创建与声音完美匹配的嘴部动态形态。
• 脸部描画由于提供的内容为空，没有具体文字可供改写。如果有具体的段落或句子需要进行伪原创处理，请提供相关内容。这样我才能够按照您的要求完成任务。
  • 图形及图案编译把参考视频中的几何形态与质地信息转化为潜在空间的数据表示，以利于进一步的操作。
  • 双重关注纹理抽取利用两个独立的交叉注意力模块（即Lip-Attention与Face-Attention），各自从一系列参照图像里提取嘴唇及脸部区域的信息。
  • 选定参照帧的方案选取不同的参照图像来为嘴唇与脸部的质感增色，以此提升材质取样多变性及整体统一感。
  • 纹理解析把采集到的纹理图案从潜在维度转换回像素格式，并在这一过程中维护脸部几何形态的完整性，以创造出最终的脸部视觉效果。

PersonaTalk项目的网址位置

• 官方网站项目：访问链接 https://grisoon.github.io/PersonaTalk 以获取更多信息。
• 关于arXiv的技术文章该论文可在如下链接中找到：https://arxiv.org/pdf/2409.05379，欢迎访问以获取详细内容。

PersonaTalk的使用情境

• 影视与录像创作于影片后制阶段，PersonaTalk承担了为人物角色提供声音的任务，尤其是在初始录制效果不佳或者有更换语种需求的情况下，它能够创建出与角色口型精准匹配的配音影像。
• 电子游戏在游戏中运用以创造更为真实的非玩家角色（NPC）对话，增强游戏的沉浸感。
• 智能助理与数字化人物形象为了给虚拟助手或数字人物带来更自然且真实的语音与面部表情的协调表现，以增强用户的互动感受。
• 语言学习软件在语言学习应用程序里，P创建与语音匹配的教师或虚拟形象的口型动画视频，助力学员更有效地掌握并模拟正确的发音。
• 新闻与传媒播报该技术应用于新闻主播演讲内容的多种语言翻译中，同时保留其原始的面部表情和口形变化，以增强多语种播报的真实感与精准性。