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探索由騰訊音樂 Lyra Lab 開發的 MuseTalk 技術。了解這款開源 AI 模型如何實現即時、高品質的影片唇形同步,支援多種語言,並了解其最新 1.5 版本的技術革新與應用潛力。
你有沒有想過,讓影片中的人物嘴型完美配合任何語音,而且效果自然、反應即時?過去這可能是個耗時費力的過程,但現在,AI 技術正在改變這一切。今天我們就要來聊聊一個由騰訊音樂娛樂集團(TME)旗下的 Lyra Lab 推出的厲害工具——MuseTalk。
簡單來說,MuseTalk 是一款專注於即時、高品質唇形同步(Lip-Syncing)的 AI 模型。想像一下,只需要輸入一段音訊,它就能讓影片中的人物臉部、特別是嘴唇,跟著音訊內容「動起來」,而且效果非常逼真。更厲害的是,它的處理速度快到可以在 NVIDIA Tesla V100 這樣的 GPU 上達到每秒 30 幀以上,這意味著什麼?意味著即時處理的可能性!
而且,MuseTalk 不僅僅是個實驗室裡的玩具。它已經在 GitHub 上開源,模型也可以在 Hugging Face 找到。這對開發者和創作者來說,無疑是個好消息。
MuseTalk 的核心能力是根據輸入的音訊,去修改一個它從未見過的臉孔(unseen face)。它會專注在一個 256 x 256
像素大小的臉部區域進行修改,確保嘴型、下巴等部位的動作與聲音同步。
它有幾個特別值得注意的亮點:
MuseTalk 的運作方式相當聰明。它並不是直接在原始圖像上操作,而是在一個叫做「潛在空間」(Latent Space)的地方工作。你可以想像成,它先把圖像壓縮成一種「精華」表示,然後在這個壓縮的空間裡進行修改,最後再還原成圖像。
主要技術組成部分:
ft-mse-vae
)來將圖像轉換到潛在空間。Whisper-tiny
模型(同樣是預訓練且固定的)來提取音訊中的特徵。Whisper 的強大之處在於它對多種語言的理解能力。一個重要的區別: 雖然 MuseTalk 用了類似 Stable Diffusion 的 UNet,但它並不是一個擴散模型(Diffusion Model)。擴散模型通常需要多個步驟來去噪生成圖像,而 MuseTalk 更像是在潛在空間裡做「單一步驟的圖像修補(inpainting)」,這也是它能實現即時推論的關鍵原因之一。
聽起來有點複雜,對吧?簡單來說,就是把聲音的「指令」和圖像的「畫布」(壓縮版的)結合起來,然後用一個強大的「畫筆」(生成網路)畫出對應的嘴型。
科技總是在進步,MuseTalk 也不例外。開發團隊在 2025 年初推出了 MuseTalk 1.5 版本,帶來了顯著的改進。這次升級主要做了幾件事:
這些改進讓 MuseTalk 1.5 在清晰度、身份保持(生成的臉看起來還是同一個人)以及唇語同步的精確性上,都比早期版本有了長足的進步。而且,更棒的是,1.5 版本的推論程式碼、訓練程式碼和模型權重現在都已經完全開放了! 這意味著社群可以基於這個更強大的版本進行開發和研究。
MuseTalk 這樣的技術能做什麼呢?用途其實非常廣泛:
如果你對 MuseTalk 感興趣,想親自動手試試,可以從以下幾個地方開始:
README
文件中的硬體和軟體依賴需求。由於 MuseTalk 已經開源了訓練程式碼,有能力的開發者甚至可以利用自己的資料集來微調或重新訓練模型,以滿足特定的需求。
我們整理了一些大家可能關心的問題:
MuseTalk 無疑是 AI 驅動內容創作領域的一個重要進展。它不僅展示了騰訊音樂 Lyra Lab 在音訊和視覺 AI 方面的技術實力,更透過開源的方式,將這種強大的能力帶給了廣大的開發者和創作者社群。
從即時虛擬人互動到高效的影視配音,MuseTalk 的出現打開了許多可能性的大門。隨著技術的持續演進和社群的共同努力,我們可以期待未來看到更多基於 MuseTalk 的創新應用。如果你對 AI 影片生成、虛擬人或只是想讓你的照片「唱首歌」感興趣,MuseTalk 絕對值得你關注和嘗試!
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