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原標(biāo)題：讓Sora東京女郎唱歌、高啟強(qiáng)變聲羅翔，阿里人物口型視頻生成絕了
關(guān)鍵字：視頻,音頻,方法,面部,角色
文章來(lái)源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5512字

內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心報(bào)道
機(jī)器之心編輯部有了阿里的 EMO，AI 生成或真實(shí)的圖像「動(dòng)起來(lái)說(shuō)話或唱歌」變得更容易了。
最近，以 OpenAI Sora 為代表的文生視頻模型又火了起來(lái)。
而除了文本生成視頻之外，以人為中心的視頻合成也一直是研究的焦點(diǎn)，比如專注于說(shuō)話人頭部（Talking Head）的視頻生成，它的目標(biāo)是根據(jù)用戶提供的音頻片段來(lái)生成面部表情。
從技術(shù)上來(lái)看，生成表情需要捕獲說(shuō)話人微妙和多樣化的面部動(dòng)作，由此對(duì)此類視頻合成任務(wù)提出了重大挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)方法通常會(huì)對(duì)最終的視頻輸出施加限制，以簡(jiǎn)化任務(wù)。比如，一些方法使用 3D 模型來(lái)限制面部關(guān)鍵點(diǎn)， 另一些方法則從原始視頻中提取頭部的序列以指導(dǎo)整體。這些限制雖然降低了視頻生成的復(fù)雜性，但也往往限制了最終面部表情的豐富度和自然度。
在阿里智能計(jì)算研究院近日的一篇論文中，研究者通過(guò)關(guān)注音頻提示和面部動(dòng)作之間的動(dòng)態(tài)和細(xì)微聯(lián)系，來(lái)增強(qiáng)說(shuō)話人頭部視頻生成的真實(shí)度、自然度和表現(xiàn)力。
研究者發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)方法往往無(wú)法捕捉完整范圍的說(shuō)話人表情和不同說(shuō)話人獨(dú)特的面部風(fēng)格。基于此，他們提出了 EMO（全稱為 Emote Portrait Alive）框架，該

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文章來(lái)源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡(jiǎn)介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)