Hallo——百度联合复旦大学和南京大学共同开发的AI项目

AI工具4周前发布 大Joe
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Hallo是一个由百度联合复旦大学和南京大学共同开发的AI项目。它基于先进的AI技术,能够将上传的图片与输入的语音相结合,生成与人物嘴唇同步、表情变化和姿态变化相匹配的动画视频。这种技术打破了传统动画制作中的复杂步骤和限制,为动画内容创作提供了新的可能性。

Hallo——百度联合复旦大学和南京大学共同开发的AI项目

Hallo的功能特色

  1. 高精度同步:Hallo通过其核心的“交叉注意力机制”,确保了音频输入和视觉输出之间的精确对应关系。这意味着声音能够驱动人物嘴唇、面部表情和头部动作的精确同步变化,大大提升了动画的逼真度和表现力。
  2. 高分辨率输出:Hallo直接生成高分辨率的动画视频,视觉效果细腻逼真。无论是面部表情、头发细节还是衣物纹理,都能得到完美的呈现。
  3. 时间一致性:为了确保生成的视频在时间上的连贯性和一致性,Hallo引入了“时间对齐技术”。这使得每一帧之间的动作看起来更加流畅自然,避免了生硬和突兀的切换。
  4. 个性化定制:通过分层音频驱动的视觉合成模块,Hallo提供了对表情和姿势多样性的自适应控制。这意味着用户可以根据不同身份和场景的需求,进行个性化的定制和调整。
Hallo——百度联合复旦大学和南京大学共同开发的AI项目

Hallo的官网入口

官网地址:https://fudan-generative-vision.github.io/hallo/#/

论文:https://arxiv.org/abs/2406.08801

模型:https://huggingface.co/fudan-generative-ai/hallo

在官网上,用户可以获取更多关于Hallo的详细信息、技术文档、实例展示等。

Hallo的技术原理

Hallo的技术架构主要包括以下几个关键模块:

  • 去噪Unet主干:负责从输入的音频和图像中提取关键特征,并通过扩散模型进行动画的生成。
  • ReferenceNet:通过引用现有图像来指导生成过程,提高生成视频的质量,包括人物和背景的视觉纹理信息。
  • 时间对齐模块:确保生成的视频序列在时间上的连贯性和一致性,使得动作更加流畅自然。
  • 分层音频驱动的视觉合成模块:在音频和嘴唇、表情和姿势之间建立精细的映射关系,实现个性化定制和精确控制。

这些模块协同工作,共同完成了从音频和图像输入到高质量动画输出的整个过程。

Hallo——百度联合复旦大学和南京大学共同开发的AI项目

主要应用场景

Hallo的应用前景十分广泛,包括但不限于以下几个领域:

  • 游戏和虚拟现实:在游戏中,Hallo可以让角色表现得更加自然和生动,提升玩家的沉浸感。在虚拟现实场景中,Hallo同样能够为用户带来更加逼真的互动体验。
  • 短剧和短视频制作:利用Hallo技术,可以大大减少动画制作的时间和成本,同时提升动画效果的逼真度。这对于短剧和短视频制作行业来说是一个巨大的福音。
  • 社交媒体和广告投放:在社交媒体平台上,Hallo可以生成个性化、动态的人像视频,增强内容的吸引力和互动性。在广告投放中,Hallo同样能够发挥巨大作用,提升广告的转化率和用户参与度。
  • 在线教育和培训:通过生成高质量的说话人物视频,Hallo能够让教育内容变得更加生动有趣,吸引更多的学习者。在教育和培训领域,Hallo具有巨大的应用潜力和市场价值。

来源:微信公众号【智维子量子位AICV与前沿

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