LivePortrait：快手推出的能将静态肖像图像转变成动态视频的框架

0 60

LivePortrait简介

LivePortrait是由快手科技团队开发的一项创新技术，它能够高效地将静态肖像图像转化为生动的视频动画。这一系统不仅在保持人物原有特征的同时提供逼真的面部表情和头部姿态变化，还实现了极高的推理效率和精确的控制能力。通过先进的隐式关键点框架和精心设计的拼接与重定向模块，LivePortrait在动画生成速度上达到了12.8毫秒的惊人成绩，为视频会议、社交媒体和娱乐等领域提供了广阔的应用前景。

LivePortrait

LivePortrait主要功能

❶静态图像动画化：将静态肖像图像转化为具有动态表情和头部姿态的视频。
❷无缝拼接：确保动画过程中图像拼接自然，无明显接缝或像素错位。
❸精确控制：提供对眼睛和嘴唇等关键面部特征的精确控制，以实现逼真的表情动画。
❹高效推理速度：在高性能GPU上实现快速的动画生成，推理速度达到12.8毫秒。
❺多风格适应性：能够处理不同风格和大小的肖像图像，包括真人和动漫风格。
❻多人物动画：支持多人物肖像的同时动画化，适用于群体照片。

LivePortrait技术原理

❶隐式关键点框架：使用隐式关键点作为中间运动表示，有效平衡计算效率和控制能力。
❷混合图像-视频训练策略：结合大量高质量图像和视频数据进行训练，提升模型的泛化能力。
❸网络架构升级：采用先进的网络架构，如ConvNeXt-V2-Tiny作为骨干网络，提高面部特征提取能力。
❹运动转换和优化：引入可扩展的运动转换公式，考虑了关键点的缩放因子，优化了表情变形。
❺拼接模块：设计了拼接模块，用于调整动画图像与原始图像空间的一致性，特别是处理多人图像或全身图像时。
❻重定向模块：开发了眼睛和嘴唇的重定向模块，通过小的多层感知器网络实现对特定面部特征的精细控制。
❼损失函数设计：采用了一系列损失函数，包括隐式关键点等变性损失、关键点先验损失、感知损失和GAN损失，以提高动画的质量和细节表现。
❽实时性能优化：通过算法和网络结构的优化，实现了在消费级GPU上的实时动画生成能力。

LivePortrait应用场景

❶社交媒体动态头像：为社交媒体用户创造动态表情和头像。
❷视频会议虚拟形象：增强远程交流中个人形象的真实感。
❸电影和游戏角色动画：为影视和游戏角色提供逼真的面部动画。
❹虚拟现实和增强现实：在VR/AR体验中提供沉浸式角色动画。
❺教育软件中的模拟人物：用于在线教育平台，提升学习互动性。
❻个性化艺术创作：艺术家使用该技术创作个性化动态作品。
❼广告和营销：创造吸引人的动态广告内容。
❽客户服务自动化：提升虚拟客服或聊天机器人的交流自然度。