音视频开发之旅（80）- AI数字人-腾讯开源AniPortrait-音频驱动的肖像动画

目录

1、前言

2、效果展示

3、原理学习

4、遇到的问题与解决方案

5、资料

一、前言

一个月前阿里Emo发布，通过音频驱动的非常自然的肖像视频，引起很大反响。具体看下面的视频，但是并没有开源其代码。

这两天腾讯开源了其音频驱动的肖像视频的项目AniPortrait，它也实现了类似功能：音频驱动、参考视频表情动作驱动，或者通过预先生成的pose关键点视频来驱动。

AniPortrait开发者在EMO的issue上留言，哈哈

二、效果展示

效果来看和EMO差距还是蛮大，主要是唇形不自然,官方给出的效果就可用看出唇形特别是牙齿的问题。当使用自己的素材生成时，问题更明显

2.1 官方展示效果

2.2 自己使用效果

三、原理学习

分为两个阶段：从音频提取关键点信息和从关键点信息生成视频

音频处理阶段（Audio2Lmk）

在这个阶段，系统首先解析音频信号，以抓取驱动动态人脸模型的关键数据。

1. 音频输入: 包含人声的音频片段

2. Audio2Pose: 从音频中提取头部姿势信息

3. Audio2Mesh: 从音频中提取面部网格的变形信息（面部表情变化)

4. Neutral Mesh: 标准的没有任何表情的基础3D面部模型

5. Mesh Offset: 结合音频提取的信息，生成表达特定情绪或语音的目标面部模型。

6. Target Meshes: 经过偏移和调整后得到的一系列面部模型，它们将用来产生动画中人物的表情。

7. Project: 将复杂的3D面部数据转换为2D平面上的点集，为下一步的视频生成做准备。

视频生成阶段（Lmk2Video）

经过第一阶段的处理，得到了可以描述面部动态的2D关键点。在第二阶段，这些关键点将被用于生成最终的视频。

1. Reference Image: 提供一个参考帧，通常是一张静态的、人物正面的照片。

2. Reference Pose Image: 参考图像中人物姿势的一个标准表示，用于帮助系统理解参考帧中的人物姿势。

3. Denoising Unet:用于去除编码的潜在表示中的噪声，确保生成的图像尽可能清晰。

4. VAE Decoder:将去噪后的潜在表示解码成2D图像，反映了目标视频帧的姿势。

5. Motion Module:负责生成连续、平滑的面部运动，以创建逼真的视频。

四、遇到的问题与解决方案

1. audio2vid嘴唇动得太快 https://github.com/Zejun-Yang/AniPortrait/issues/7

可以在之后对预网格应用平滑AniPortrait/scripts/audio2vid.pyLine 155 in bfa1574
pred = pred + face_result['lmks3d'] 
, similar to what is done at，类似于在AniPortrait/scripts/generate_ref_pose.pyLine 85 in bfa1574pose_arr_smooth = smooth_pose_seq(pose_arr_interp)

2. video2video，源video需要和ref_image对齐吗？https://github.com/Zejun-Yang/AniPortrait/issues/27

将参考图片和参考视频处理成半身肖像的形式，尺寸作为正方形即可。可以参照demo中的样式，不需要严格对齐图片和视频的头部位置。

3. Audio driven 可以生成独立的视频吗?https://github.com/Zejun-Yang/AniPortrait/issues/48

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目前audio2video方法生成30fps的视频时口型较准确。您无需调整L参数大小，生成视频后使用其他补帧方法提升到60fps即可。需要更高清视频也可以使用其他视频超分方法进行后处理，如果算力有余量，也可以尝试修改指令为-W 768 -H 768。另外，如果需要去掉输出结果中的pose video，对audio2video.py文件作出如下修改：AniPortrait/scripts/audio2vid.pyLine 210 in 415eb04
 video = torch.cat([ref_image_tensor, pose_tensor, video], dim=0) --》video = torch.cat([ref_image_tensor, video], dim=0)

4. 音频驱动的视频图像闪烁 https://github.com/Zejun-Yang/AniPortrait/issues/20

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闪烁问题可能归因于扩散模型，我们正在积极努力在未来解决这个问题。FreeNoise 可以减少闪烁。只需使用时域中值滤波器再次将其传递给 FFMPEG：ffmpeg.exe -i .\input.mp4 -filter:v "tmedian=3" output.mp4这将显着减少闪烁

5.Face reenacment inference error：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered  https://github.com/Zejun-Yang/AniPortrait/issues/42

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RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions

解决方案：

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更改视频路径并重试它应该在配置文件中起作用。`pretrained_base_model_path: './pretrained_model/stable-diffusion-v1-5'pretrained_vae_path: './pretrained_model/sd-vae-ft-mse'image_encoder_path: './pretrained_model/image_encoder'
denoising_unet_path: "./pretrained_model/denoising_unet.pth"reference_unet_path: "./pretrained_model/reference_unet.pth"pose_guider_path: "./pretrained_model/pose_guider.pth"motion_module_path: "./pretrained_model/motion_module.pth"
inference_config: "./configs/inference/inference_v2.yaml"weight_dtype: 'fp16'
test_cases:  "./configs/inference/ref_images/Aragaki.png":    - "./configs/inference/head_pose_temp/pose_ref_video.mp4"`

五、资料

1、项目：https://github.com/Zejun-Yang/AniPortrait

2、论文：https://arxiv.org/pdf/2403.17694.pdf

感谢你的阅读

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