腾讯发布数字人框架MuseTalk 1.5，开放训练逻辑，生成效果进一步优化～

简介

MuseTalk 是一个开源模型，发布在 GitHub 和 Hugging Face ，支持与 MuseV 结合，形成完整的虚拟人类生成解决方案。它在 NVIDIA Tesla V100 上实现 30fps+ 的实时推理，处理多种语言音频（如中文、英文、日语），并通过 UNet 架构和 HDTF 数据集训练 。

新版更新细节

• 版本发布与时间线

  • MuseTalk 1.5 版本于 2025 年 3 月 28 日发布，显著改进于 1.0 版本 。
  • 技术报告更新于 2024 年 10 月 18 日，详细说明了模型的架构和训练方法 。

• 性能提升

  • 损失函数集成：MuseTalk 1.5 集成了感知损失（perceptual loss）、生成对抗网络损失（GAN loss）和同步损失（sync loss），显著提升了模型的整体性能 。

    感知损失提升视觉质量，确保生成的视频在细节上更清晰。

  • GAN 损失增强生成图像的真实感，减少伪影。

  • 同步损失优化唇部与音频的匹配精度，减少时间延迟。

  • 效果：这些改进确保了更高的清晰度、身份一致性和精确的唇部-语音同步 。

• 训练策略优化

  • 两阶段训练策略：MuseTalk 1.5 采用了两阶段训练策略，可能包括先预训练再微调的流程 。

    • 第一阶段可能专注于基础特征提取，第二阶段优化唇部同步细节，提升模型的稳定性和泛化能力。

  • 时空数据采样方法：引入了时空数据采样（spatio-temporal data sampling），在训练期间选择与目标帧头部姿势相似的参考图像 。

    • 此方法帮助模型专注于精确的唇部运动，过滤冗余信息，平衡视觉质量和唇部同步精度。

• 功能与灵活性

  • 多语言支持：支持中文、英文、日语等语言音频输入，适合全球化的视频 dubbing 需求 。

  • 参数调整：通过 bbox_shift 参数调整面部区域中心点，控制嘴巴的张合程度。例如，设置负值减少嘴巴张开，适合精细调整 。

  • 与 MuseV 结合：作为虚拟人类生成解决方案，建议先用 MuseV 生成视频（如文本到视频或图像到视频），再用 MuseTalk 处理唇部同步 。

性能对比

看看效果

相关文献

技术报告：https://arxiv.org/pdf/2410.10122

github地址：https://github.com/TMElyralab/MuseTalk

模型下载：https://huggingface.co/TMElyralab/MuseTalk