DreamTalk

DreamTalk 是由清华大学、阿里巴巴和华中科大共同开发的一个基于扩散模型的音频驱动说话头像生成框架，其官网为（https://dreamtalk-project.github.io/）。
核心功能
音频驱动生成：能够根据输入的音频生成相应的说话头部视频，让人物头像说话、唱歌，并保持嘴唇的同步和模仿表情变化。
多样风格支持：通过风格预测器直接从音频中预测目标表情和说话风格，可生成不同说话风格的高质量说话头视频，减少对昂贵的风格参考的依赖。
准确唇形同步：利用风格感知的唇部专家来优化唇语同步，确保准确的嘴唇动作和生动的表情，使生成的视频更加逼真。
多语言处理：支持多种语言的语音输入，无论是中文、英文还是其他语言，都能实现很好的同步效果。
技术架构：DreamTalk 主要由三个关键组件构成。其中，去噪网络能够生成高质量的音频驱动面部动作；风格感知的唇部专家可以为去噪网络提供唇部运动引导，在保证风格表现力的同时实现准确的唇形同步；风格预测器则用于直接从音频中预测目标表情，无需额外的表情参考视频或文本。
应用场景
数字媒体创作：可用于短视频虚拟角色生成、影视预演分镜制作等，能够快速生成逼真的角色动画，提升创作效率和质量。
游戏开发：适合快速生成 NPC 对话动画，降低 3D 建模成本，为游戏角色赋予更加生动的语音和表情。
教育领域：可以实现历史人物复活教学、跨语言虚拟教师开发等，通过生动的虚拟形象提升教学效果和趣味性。
营销推广：有助于品牌虚拟代言人动态视频制作，以更加生动的形象吸引消费者注意力，提升广告吸引力和影响力。