ReSyncer：可以实现音视频唇型同步、说话风格迁移和换脸

ReSyncer简介

ReSyncer是由清华大学BNRist实验室与百度公司共同开发的先进框架，它通过创新性地重新配置基于风格的生成器，并融合3D人脸动态预测技术，实现了音频与视觉高度同步的面部表演生成。这一技术突破不仅能够根据给定音频生成高保真的唇形同步视频，还支持将任意目标人的说话风格和身份特征转移到视频中，为虚拟角色的创建和虚拟表演者的技术应用开辟了新天地。

ReSyncer主要功能

1. 高保真唇形同步视频生成：ReSyncer能够根据给定的音频生成与音频同步的唇形视频，保持高保真度。
2. 说话风格转移：该框架不仅可以生成唇形同步视频，还能将特定人的说话风格转移到视频中，使虚拟角色的表演更加个性化。
3. 面部身份交换：ReSyncer支持将一个人物的面部身份特征交换到另一个视频中，实现面部交换。
4. 快速个性化微调：框架支持对特定用户进行快速的个性化调整，以适应不同的表演需求。
5. 视频驱动的唇形同步：能够根据视频内容自动调整唇形同步，适应不同的视频素材。
6. 统一模型支持：所有这些功能都集成在一个统一的模型中，便于实现和应用。

ReSyncer技术原理

1. 基于风格的生成器重配置：ReSyncer重新配置了基于风格的生成器，以适应3D人脸动态，提高了生成视频的质量和效率。
2. 3D人脸动态预测：使用一个名为Style-SyncFormer的Transformer模型来预测3D人脸动态，该模型能够根据音频输入学习并生成风格化的点云位移。
3. 信息插入机制：在噪声和风格空间内重新配置信息插入机制，实现了动作和外观的融合。
4. 统一训练：通过统一的模型训练，实现了多种音频-视觉同步功能，包括个性化唇形同步、说话风格转移、面部交换等。
5. 3D面部网格使用：利用大致拟合的3D面部网格代替系数，作为音频和图像域之间的桥梁，提高了跨域信息注入的效率。
6. 风格注入的Transformer：通过在Transformer模型中注入风格信息，实现了对特定人物说话风格的学习和迁移。
7. 高效的网络设计：ReSyncer采用了高效的网络设计，简化了实现过程，同时保持了高质量的输出。
8. 多任务学习：框架通过多任务学习同时解决唇形同步和面部交换问题，提高了模型的通用性和实用性。

ReSyncer应用场景

1. 虚拟新闻主播：ReSyncer可以生成逼真的虚拟新闻主播，根据新闻稿自动进行唇形同步和表情生成，提高新闻制作的效率和真实感。
2. 电影和视频制作：在电影后期制作中，ReSyncer可以用来生成或替换角色的对话，实现不同语言版本的制作，或修正原始录音的不足。
3. 虚拟现实角色：在虚拟现实(VR)体验中，ReSyncer能够为虚拟角色提供自然的面部表情和唇形同步，增强用户的沉浸感。
4. 视频会议和远程教育：ReSyncer可以为视频会议或远程教育平台提供虚拟讲师或主持人，即使在没有真人参与的情况下也能进行实时互动。
5. 社交媒体和娱乐：用户可以利用ReSyncer生成具有个性化说话风格的虚拟形象，用于社交媒体分享或娱乐内容创作。
6. 语言学习应用：ReSyncer可以生成不同语言的唇形同步视频，帮助语言学习者更好地理解和模仿发音及口型。

ReSyncer项目入口

• 官方项目主页：https://guanjz20.github.io/projects/ReSyncer/
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2408.03284