EMO: 表情肖像的生命之躍 - 在弱條件下使用 Audio2Video 擴散模型生成有表情的肖像視頻
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在这项工作中，我们通过关注音频线索和面部动作之间的动态和微妙关系，解决了提高说话视频生成中的真实感和表现力的挑战。我们确定了传统技术的局限性，常常无法捕捉到人类表情的全谱和个体面部风格的独特性。为了解决这些问题，我们提出了 EMO，这是一个新颖的框架，利用直接的音频到视频合成方法，绕过了中间的 3D...
EMO是一个新颖的框架，通过关注音频线索和面部动作之间的关系，解决了提高说话视频生成中的真实感和表现力的挑战。EMO能够产生高度表现力和逼真的动画，不仅能生成令人信服的说话视频，还能以各种风格生成唱歌视频。实验结果表明，EMO在表现力和逼真度方面优于现有方法学。
