LatentSync：字节联合北京交通大学推出的端到端唇形同步框架

LatentSync简介

LatentSync是由字节跳动公司与北京交通大学联合开发的端到端唇形同步框架，它基于音频条件的潜在扩散模型，无需中间运动表示即可直接模拟复杂的音视频关联。该框架通过创新的时间表示对齐技术TREPA，显著提升了唇形同步的时间一致性，并解决了SyncNet在训练中的收敛问题，使其在多个数据集上超越了现有的唇形同步技术。

LatentSync主要功能

1. 唇形同步生成：LatentSync能够根据输入的语音生成准确的唇部运动，用于视频人物的唇形与语音同步。
2. 端到端框架：作为一个端到端的系统，LatentSync直接从音频到视频帧生成，无需任何中间的3D表示或2D地标。
3. 时间一致性增强：通过TREPA技术，LatentSync增强了视频帧之间的时间一致性，改善了传统扩散模型中的视频闪烁问题。
4. SyncNet收敛改进：对SyncNet进行了深入研究，提高了其在唇形同步任务中的准确性和收敛性。
5. 性能优越：在HDTF和VoxCeleb2数据集上，LatentSync超越了现有的唇形同步方法，表现出更高的准确性和更好的视频质量。

LatentSync技术原理

1. 音频条件潜在扩散模型：利用Stable Diffusion模型直接捕捉音视频之间的复杂关联，实现动态和逼真的说话视频生成。
2. TREPA（Temporal REPresentation Alignment）：使用大规模自监督视频模型提取的时间表示来对齐生成帧与真实帧，增强时间一致性。
3. SyncNet监督：通过在潜在空间和像素空间中训练SyncNet，LatentSync提高了唇形同步的准确性。
4. 两阶段训练：第一阶段侧重于视觉特征学习，第二阶段引入SyncNet损失进行精细化训练。
5. 混合噪声模型：在训练中使用共享噪声和独立噪声，确保模型能够正确学习时间信息。
6. 仿射变换和固定遮罩：在数据预处理阶段使用仿射变换进行面部正面化，并应用固定遮罩以防止信息泄露。
7. 经验研究：对影响SyncNet收敛的模型架构、训练超参数和数据预处理方法进行了全面的研究和优化。

LatentSync应用场景

1. 影视后期制作：在电影或电视剧的后期制作中，LatentSync可以用于生成或修正演员的唇形同步，提高制作效率和最终效果的真实性。
2. 视频会议：在视频会议中，LatentSync可以实时同步发言人的唇形和语音，提升远程交流的自然感和互动性。
3. 虚拟主播：在新闻播报或直播中，LatentSync能够为虚拟角色生成自然的唇形动作，使其表现更加逼真。
4. 语音助手：LatentSync可以为语音助手生成匹配语音指令的唇形动作，增强用户体验。
5. 游戏和虚拟现实：在游戏中，LatentSync可以为NPC（非玩家角色）生成逼真的唇形和面部表情，提升游戏的沉浸感。
6. 语言学习应用：LatentSync可以用于语言学习软件，帮助学习者通过视觉反馈更好地理解和学习发音。

LatentSync项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/bytedance/LatentSync
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2412.09262