一张照片，开口说话！阿里等最新音视频对齐技术FantasyTalking：打造超写实可控数字人!

文章主旨：

FantasyTalking通过双阶段视听对齐策略、身份保持优化和运动强度调制，解决静态肖像动画化中的真实性、动态性及身份保持问题，显著提升生成视频质量和动态自然性。

关键要点：

• 采用双阶段视听对齐训练策略，在片段级建立全局动态，帧级细化唇部运动，与音频信号高度同步。
• 提出面部聚焦的交叉注意力模块，优化身份保持，减少动态性与一致性之间的冲突。
• 开发运动强度调制模块，显式控制面部表情和身体动作强度，实现更自然的动态肖像生成。
• 实验表明该技术在视频质量、时间一致性、运动多样性及身份保持方面超越现有方法。
• 指出扩散模型推理速度偏慢的局限性，并提出未来加速优化方向。

内容结构：

解决的问题：

• 静态肖像动画化的挑战，包括难以捕捉细微表情、全身动作及动态背景的真实性。
• 现有方法依赖3D中间表示或扩散模型，难以实现自然协调的动态效果。
• 身份保持与动态灵活性之间存在冲突，限制生成视频的表现力。

提出的方案：

• 双阶段音频-视觉对齐策略：片段级建立全局动态关联，帧级优化唇部运动与音频同步。
• 交叉注意力模块：专注面部区域建模，提升身份一致性与视觉效果。
• 运动强度调制：通过显式控制动态幅度，生成自然且多样的肖像动画。

应用的技术：

• 基于视频扩散Transformer（DiT）的高保真动态生成模型。
• 多模态对齐框架实现音频驱动动态建模与唇部掩码引导的局部细化。
• 运动强度调制网络，结合面部和身体运动系数，实现动态幅度控制。

实验与结果：

• 拘束数据集评估：生成面部表情自然度和唇动同步性优于现有方法。
• 自然数据集评估：在复杂背景和动态场景下表现出更高质量的视频生成能力。
• 运动强度调制与竞争方法对比：在剧烈运动场景中展现全身动态控制优势。
• 消融实验验证：双阶段视听对齐、身份保持模块和运动强度调制的关键作用。

局限性与未来工作：

• 扩散模型推理速度较慢，需探索加速方案以支持实时交互应用。
• 未来可扩展至交互式肖像对话等应用场景。

文章总结：

FantasyTalking在静态肖像动画化领域实现了技术突破，显著提升视频生成的真实性、动态性及身份一致性，未来可进一步优化速度以拓展应用场景。

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