MimicTalk

MimicTalk是一款由浙江大學與字節(jié)跳動合作研發(fā)的創(chuàng)新產(chǎn)品，基于NeRF（神經(jīng)輻射場）技術，能夠在短短15分鐘內(nèi)訓練出個性化且表現(xiàn)豐富的3D說話人臉模型。通過高效的微調(diào)策略和上下文學習能力，MimicTalk顯著提升了視頻生成的質(zhì)量和效率。

MimicTalk是什么

MimicTalk是浙江大學與字節(jié)跳動聯(lián)手推出的一款先進技術，利用NeRF（神經(jīng)輻射場）實現(xiàn)了快速訓練個性化3D說話人臉模型的能力。只需15分鐘，MimicTalk便可完成對新身份的適應，相較于傳統(tǒng)方法，顯著提升了訓練效率。該模型基于優(yōu)化的Real3D-Portrait項目，支持音頻驅(qū)動生成特定角色的說話頭像，使得數(shù)字人視頻在視覺上與真實人物極為相似。

MimicTalk

MimicTalk的主要功能

快速個性化訓練：MimicTalk能在15分鐘內(nèi)適應新身份，極大地提升了訓練效率。
高質(zhì)量視頻生成：經(jīng)過精細化調(diào)整，MimicTalk生成的視頻質(zhì)量超越了以往技術。
表現(xiàn)力增強：該技術能夠捕捉并模仿目標人物的動態(tài)說話風格，使生成的視頻更加生動富有表現(xiàn)力。
上下文學習：模型從上下文中學習目標人物的說話風格，提升面部動作的自然度與真實感。
音頻驅(qū)動：能夠通過音頻輸入驅(qū)動特定人物的3D說話頭像，實現(xiàn)音頻與面部動作的同步。

MimicTalk的技術原理

人-不可知3D人臉生成模型：
- 作為基礎模型，它是一個預訓練的通用3D人臉生成模型，能夠處理單張圖片輸入。
- 該模型能夠為不同的人物身份生成逼真的3D人臉。
靜態(tài)-動態(tài)混合適應流程：
- 該流程幫助模型學習特定身份的靜態(tài)外觀（如面部幾何形狀與紋理細節(jié)）和動態(tài)特征（如面部表情與肌肉）。
- 通過優(yōu)化的3D人臉表征和低秩適應技術，模型可迅速適應新身份。
上下文風格化的音頻到模型：
- 該模型生成與目標人物說話風格相匹配的面部動作。
- 基于上下文學習，模仿參考視頻中的說話風格，無需明確的風格表示。
Flow Matching模型：
- 用于生成表現(xiàn)豐富的面部動作，通過預測數(shù)據(jù)點的速度場，指導數(shù)據(jù)點從簡單的先驗分布向目標分布移動。
- 在訓練中使用條件流匹配目標，優(yōu)化模型的預測準確性。
推理過程：
- 在推理階段，MimicTalk通過上下文風格化音頻到模型和個性化渲染器生成高質(zhì)量的說話人臉視頻。
- 該過程結合音頻輸入與目標人物的參考視頻，產(chǎn)生模仿特定說話風格的面部動作。
數(shù)據(jù)和訓練效率：MimicTalk的設計注重樣本效率和訓練效率，能夠在極短時間內(nèi)用少量數(shù)據(jù)完成新身份的適應。

MimicTalk的項目地址

項目官網(wǎng)：mimictalk.github.io
GitHub倉庫：https://github.com/yerfor/MimicTalk
arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.06734

MimicTalk的應用場景

虛擬主播與數(shù)字人：在新聞播報、娛樂節(jié)目及在線直播中，利用MimicTalk技術創(chuàng)建虛擬主播，提供更自然且吸引人的觀看體驗。
視頻會議與遠程協(xié)作：在遠程工作和在線會議中，MimicTalk為用戶提供個性化的虛擬形象，增強互動性與沉浸感。
虛擬現(xiàn)實（VR）與增強現(xiàn)實（AR）：在VR和AR應用中，MimicTalk生成真實感極強的虛擬角色，提升游戲體驗和互動質(zhì)量。
社交媒體與娛樂：用戶可以創(chuàng)建自己的虛擬形象，在社交媒體上分享或在虛擬世界中與他人互動。
客戶服務與機器人：基于MimicTalk技術，開發(fā)更人性化的客戶服務機器人，提供自然且親切的客戶體驗。