VLOGGER – 谷歌推出的图像到合成人物动态视频的模型

谷歌AI的VLOGGER技术解析

VLOGGER是谷歌研究团队精心研发的先进技术，它利用多模态扩散模型，能够从单一的静态图片和音频样本中生成栩栩如生的人像动态视频。这一创新成果的核心在于通过AI技术，将一张静态的图像转化为具有动态属性的视频角色，同时确保角色的逼真度。

VLOGGER的独特之处

VLOGGER的生成视频不仅面部表情和嘴唇动作与音频同步，还包括头部动作、眼神、眨眼以及上身和手部的协调动作，这标志着音频驱动视频合成技术的一次重大进步。

VLOGGER的官方网站及相关资料

• 官方项目主页：VLOGGER Project Homepage
• arXiv研究论文：Research Paper on arXiv

VLOGGER的功能亮点

• 动态视频制作：将静态肖像与音频相结合，生成具有语音的动态视频。
• 高度逼真与多样性：视频在展现不同表情和动作的同时，保持背景和真实感的一致性。
• 视频编辑能力：对现有视频进行编辑，如改变人物表情以匹配未改动的视频部分。
• 无需原视频：即使没有人物的原始视频资料，也能生成说话的面部视频。
• 跨语言视频内容适配：通过编辑唇部和面部区域，实现视频内容的跨语言翻译。

VLOGGER工作流程概述

VLOGGER的工作流程分为两个主要阶段，首先是根据音频生成运动，然后是生成时间上连贯的视频。

第一阶段：音频驱动的运动生成

1. 音频预处理：接收并处理音频信号，如果输入为文本，则通过TTS转换为音频波形。
2. 3D面部表情预测：使用基于Transformer的网络，预测与音频同步的3D面部表情和身体姿势。
3. 控制表示生成：网络输出预测的面部表情和姿势残差参数，用于控制视频生成过程。

第二阶段：时间连贯的视频生成

1. 视频生成：时间扩散模型结合第一阶段的控制信息和参考图像，生成连贯的视频帧。
2. 高质量生成：通过基于扩散的图像到图像翻译模型，生成动画化的帧序列。
3. 分辨率提升：使用超分辨率扩散模型提升视频分辨率，以提高质量。
4. 时间外延技术：通过时间外延技术，生成任意时长的视频。

VLOGGER的训练与数据集

VLOGGER在名为MENTOR的大规模数据集上接受训练，该数据集包含了2200小时的动态手势和800000个身份的大量数据。这使得模型能够学习并生成高质量、连贯的视频序列。

通过VLOGGER技术，我们在视频制作、远程教育和娱乐领域等领域看到了巨大的应用潜力。这项技术的发展预示着音频驱动视频合成的未来趋势，为数字内容创作带来了无限可能。