EMO（Emote Portrait Alive）是阿里巴巴集團智能計算研究院研發的一種創新框架，它能通過單一的參考圖像和音頻輸入，生成富有表現力的面部動畫視頻。該系統的核心在于其音頻驅動的能力，能夠捕捉人類面部的細微表情變化，實現高度真實的動態展示。

EMO是什么

EMO（Emote Portrait Alive）是一個由阿里巴巴集團智能計算研究院的研究團隊開發的音頻驅動AI肖像視頻生成框架。用戶只需提供一張參考圖像和一段音頻，就能自動生成具有豐富面部表情和多樣頭部姿勢的視頻。它能夠精準捕捉人類表情的微妙變化和個體面部風格的多樣性，從而生成高度逼真且富有表現力的動畫效果。

EMO的官網入口

• 官方項目主頁：https://humanaigc.github.io/emote-portrait-alive/
• arXiv研究論文：https://arxiv.org/abs/2402.17485
• GitHub：https://github.com/HumanAIGC/EMO（模型和源碼即將開源）

EMO的主要特點

• 音頻驅動的視頻生成：EMO根據輸入的音頻信號（如講話或歌唱）直接生成視頻，無需依賴預錄制的片段或3D模型。
• 高表現力和逼真度：生成的視頻展現出極高的表現力，能夠捕捉到人類面部表情的細微變化，包括微表情和與音頻節奏相符的頭部動作。
• 無縫幀過渡：EMO確保視頻幀之間的轉換自然流暢，避免面部扭曲或抖動，從而提升視頻整體質量。
• 身份保持：借助FrameEncoding模塊，EMO在視頻生成時保持角色身份一致性，確保角色外觀與輸入的參考圖像相符。
• 穩定的控制機制：EMO引入速度控制器和面部區域控制器等機制，提高視頻生成過程中的穩定性，避免崩潰等問題。
• 靈活的視頻時長：EMO能夠根據音頻長度生成任意時長的視頻，給予用戶更大的創作空間。
• 跨語言和跨風格：EMO的訓練數據涵蓋多種語言和風格，包括中文和英文，能夠適應各種文化和藝術風格。

EMO的工作原理

1. 輸入準備：用戶需提供一張參考圖像（通常為目標角色的靜態肖像）和對應的音頻輸入（如講話或歌唱）。這些輸入將成為生成視頻的基礎。
2. 特征提取：通過ReferenceNet從參考圖像中提取特征，該網絡專注于提取輸入圖像中的詳細信息。
3. 音頻處理：音頻輸入經過預訓練的音頻編碼器處理，以提取音頻特征，這些特征捕捉了語音的節奏、音調及發音等信息，驅動視頻中角色的面部表情和頭部動作。
4. 擴散過程：主網絡接收多幀噪聲作為輸入，并在每個時間步驟中去噪生成連續的視頻幀。此過程涉及Reference-Attention和Audio-Attention兩個主要機制，前者保持角色身份一致性，后者調節角色動作。
5. 時間模塊：EMO使用時間模塊處理時間維度，以調整動作速度，確保連續幀之間的連貫性和一致性。
6. 面部定位和速度控制：面部通過編碼面部邊界框區域，確保角色動作的穩定性和可控性，而速度層則控制動作的速度和頻率。
7. 訓練策略：EMO的訓練分為三個階段：圖像預訓練、視頻訓練和速度層集成，確保音頻對角色動作的驅動能力。
8. 生成視頻：在推理階段，EMO利用DDIM采樣算法生成視頻片段，通過迭代去噪過程，最終生成與輸入音頻同步的肖像視頻。

應用場景

EMO的應用潛力廣泛，包括虛擬主播、動畫制作、社交媒體內容創作以及教育領域的互動課程等。其音頻驅動的視頻生成能力使得用戶可以輕松創建個性化的動態內容，滿足不同領域的需求。

常見問題

• EMO支持哪些音頻格式？ EMO支持多種常見音頻格式，包括MP3和WAV。確保音頻清晰度，以獲得最佳效果。
• 生成視頻的時間是多久？ 視頻生成時間取決于音頻長度和系統性能，通常情況下，短音頻可以在幾分鐘內生成視頻。
• 我可以使用自己的圖像嗎？ 是的，用戶可以使用任意圖像作為參考，只要該圖像清晰且符合項目要求。
• EMO的輸出視頻質量如何？ EMO能夠生成高質量、流暢的視頻，細節表現優異，適合多種應用場景。