
据悉,EMO 基于英伟达的 Audio2Video 扩散模型打造,号称使用了超过 250 小时的专业视频进行训练,从而得到了相关 AI 框架。
IT之家注意到,研究团队分享了几段由 EMO 框架生成的 DEMO 演示片段,并在 ArXiv 上发布了模型的工作原理,感兴趣的小伙伴也可以访问 GitHub 查看项目。

据介绍,该框架工作过程分为两个主要阶段,研究人员首先利用参考网络(ReferenceNet)从参考图像和动作帧中提取特征,之后利用预训练的音频编码器处理声音并嵌入,再结合多帧噪声和面部区域掩码来生成视频,该框架还融合了两种注意机制和时间模块,以确保视频中角色身份的一致性和动作的自然流畅。
研究人员援引一系列实验结果,声称 EMO 不仅能够产生令人信服的说话视频,还能生成各种风格的歌唱视频,号称“显著优于目前的 DreamTalk、Wav2Lip、SadTalker 等竞品”。
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