
复旦携手腾讯推出说话人视频生成工具DICE-Talk,备情感表达
由复旦大学与腾讯联合研发的DICE-Talk说话人视频生成工具于近日正式发布,以其卓越的情感表达能力和逼真的人物表现引发行业热议。AIbase通过整合社交媒体最新动态及公开信息,为您深度解析这一技术突破的亮点与潜力。DICE-Talk的核心创新在于其身份-情感分离处理机制。通过将说话人的身份特征(如面部细节、肤色)与情感表达(表情、语气)解耦,DICE-Talk确保在情感变化时人物外观保持高度一致
由复旦大学与腾讯联合研发的DICE-Talk说话人视频生成工具于近日正式发布,以其卓越的情感表达能力和逼真的人物表现引发行业热议。AIbase通过整合社交媒体最新动态及公开信息,为您深度解析这一技术突破的亮点与潜力。
DICE-Talk的核心创新在于其身份-情感分离处理机制。通过将说话人的身份特征(如面部细节、肤色)与情感表达(表情、语气)解耦,DICE-Talk确保在情感变化时人物外观保持高度一致,避免了传统生成工具中常见的“表情跳变”问题。其协同情感处理技术进一步实现了不同情感间的自然过渡,例如从喜悦到惊讶的动态切换,呈现出接近真人表演的流畅效果。
DICE-Talk 的核心在于其能够解构身份信息并协同情感生成。这意味着,该技术不仅能够保留人物的特征,还能根据需求赋予其不同的情感表现,如快乐、生气、惊讶等。用户只需上传一张肖像图片和一段音频,系统便可自动生成相应情感的动态视频。
DICE-Talk 的生成视频展示了多种情感状态,包括中性、快乐、生气和惊讶等。每种情感表现都具有高度的真实性和表现力,用户可以通过简单的操作,获得生动的情感肖像,适用于影视制作、游戏开发以及社交媒体等多个领域。
为了顺利运行 DICE-Talk,建议用户配备至少20GB 显存的 GPU,并使用独立的 Python3.10环境。同时,用户需确保安装 FFmpeg 及相应版本的 PyTorch。安装完成后,用户可以通过简单的命令运行演示,体验技术带来的视觉盛宴。
使用 DICE-Talk 非常简单。用户只需上传一张图像和一段音频,并选择所需的情感类型,系统将生成对应的视频。用户还可以调整身份保持和情感生成的强度,满足个性化需求。此外,DICE-Talk 还提供了图形用户界面,使操作更加直观和友好。
项目:https://github.com/toto222/DICE-Talk
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