MultiTalk : 音频驱动的多人对话视频生成框架

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主要介绍

MultiTalk 是由中山大学深圳校区、美团和香港科技大学联合推出的音频驱动多人对话视频生成框架。它能够根据多声道音频输入、参考图像和文本提示，生成包含人物互动且口型与音频一致的高质量视频。该框架旨在解决传统方法在处理多流音频输入时难以实现精准音频与人物匹配的问题，并首次明确提出“音频驱动多人对话视频生成”任务，构建起一套完整且高效的框架。

功能特点

多流音频驱动：能够同时处理多个音频流，为每个角色独立绑定口型视频输出，实现多人同步对话。
精准音频与人物绑定：通过 Label Rotary Position Embedding (L-RoPE) 方法，利用旋转嵌入技术将音频流与角色绑定，避免音源与人物错配。
强大的指令跟随能力：基于部分参数训练和多任务训练策略，模型能够根据文本提示生成符合要求的视频内容。
语言多样性支持：扩展到多语言 3D 说话头，支持包括中文、英文、韩语在内的 20 种语言。
长视频生成：突破时长限制，通过采用自回归方法，成功实现长达 305 帧的视频生成。

优缺点

优点：

创新性：首次提出“音频驱动多人对话视频生成”任务，填补了行业空白。
高效性：结合 Diffusion-in-Transformer (DiT) 的视频扩散模型和 3D Variational Autoencoder (VAE)，高效地生成视频内容。
精准性：通过 L-RoPE 方法，确保音频与人物的正确绑定，提高视频的真实感。
多语言支持：支持多种语言，满足不同用户的需求。

缺点：

计算资源需求：由于需要处理多声道音频和生成高质量视频，可能对计算资源有较高要求。
模型复杂度：框架涉及多种先进技术和模型，可能增加开发和维护的难度。

如何使用

使用 MultiTalk 框架通常涉及以下步骤：

准备输入数据：包括多声道音频输入、参考图像和文本提示。
配置框架：根据具体需求配置框架参数，如选择适当的模型、设置音频和视频特征提取参数等。
运行生成：启动框架，根据输入数据生成多人对话视频。
后处理：对生成的视频进行必要的后处理，如剪辑、调色等。

框架技术原理

MultiTalk 基于 Diffusion-in-Transformer (DiT) 的视频扩散模型构建基础架构，结合 3D Variational Autoencoder (VAE) 对视频的时空维度进行压缩。通过 Wav2Vec 提取音频特征，并将其与视频内容相结合，确保口型与声音同步。利用 Label Rotary Position Embedding (L-RoPE) 方法，为视频中的每个人物和背景分配不同的标签范围，基于旋转位置嵌入技术，将标签信息融入到音频和视频的特征中，确保音频与人物的正确绑定。